tf.contrib

Modules

 

batching:

Ops and modules related to batch.
バッチに関連するオペレーションとモジュール

bayesflow:

Ops for representing Bayesian computation.
ベイジアン計算を表す演算子(参照:ベイズ統計学 (Bayesian Statistics))

cloud:

Module for cloud ops.
クラウドオペレーションのモジュール

cluster_resolver:

Standard imports for Cluster Resolvers.
クラスターリゾルバーの標準的なインポート

coder:

Entropy code operations.
エントロピーコード操作

compiler:

A module for controlling the Tensorflow/XLA JIT compiler.
Tensorflow/XLA JITコンパイラを制御するためのモジュール

copy_graph:

Functions to copy elements between graphs.
グラフ間で要素をコピーする関数

crf:

Linear-chain CRF (Conditional Random Field) layer.
リニアチェーンCRF層

cudnn_rnn:

Ops for fused Cudnn RNN models.
融合したCudnn RNNモデルのための操作

data:

tf.contrib.data API for input pipelines.
入力パイプライン用のtf.contrib.data API

decision_trees:

Shared representations for tree-based models in tensorflow.
TensorFlowにおけるツリーベースモデルの共有表現

deprecated:

Non-core alias for the deprecated tf.X_summary ops.
廃止予定のtf.X_summary操作の非コアエイリアス

distributions:

Classes representing statistical distributions and ops for working with them.
統計的な分布とそれらを操作するための操作を表すクラス

eager:

TensorFlow Eager execution prototype.
TensorFlowイーガーエグゼキューションのプロトタイプ

estimator:

Experimental utilities re:tf.estimator.*.
re:tf.estimator.* の実験的ユーティリティー

factorization:

Ops and modules related to factorization.
因数分解に関連する演算とモジュール

ffmpeg:

Working with audio using FFmpeg.
FFmpegを使ったオーディオの操作

framework:

Framework utilities.
フレームワークユーティリティ

gan:

TFGAN is a lightweight library for training and evaluating GANs.
TFGANはGANのトレーニングと評価のための軽量ライブラリです

graph_editor:

TensorFlow Graph Editor.
TensorFlowグラフエディタ

image:

Ops for image manipulation.
画像操作のための操作

input_pipeline:

Ops and modules related to input_pipeline.
input_pipelineに関連するオペレーションとモジュール

integrate:

Integration and ODE solvers.
インテグレーションとODE(Ordinary Differential Equations)ソルバー

keras:

Implementation of the Keras API meant to be a high-level API for TensorFlow.
TensorFlowの高水準APIとなることを意図したKeras APIの実装

kernel_methods:

Ops and estimators that enable explicit kernel methods in TensorFlow.
TensorFlowで明示的なカーネルメソッドを有効にする操作と推定器

kfac:

Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC) Optimizer.
クロネッカーファクター近似曲率オプティマイザ

labeled_tensor:

Labels for TensorFlow.
TensorFlowのラベル

layers:

Ops for building neural network layers, regularizers, summaries, etc.
ニューラルネットワークの層・正規化器・要約などを構築するためのオペレーション

learn:

High level API for learning.
学習のための高水準API

legacy_seq2seq:

Deprecated library for creating sequence-to-sequence models in TensorFlow.
TensorFlowでシーケンスからシーケンスへのモデルを作成するための廃止予定のライブラリ

linalg:

Linear algebra libraries.
線形代数ライブラリ

linear_optimizer:

Ops for training linear models.
線形モデルを訓練するための操作

lite:

TensorFlow Lite tooling helper functionality.
TensorFlow Lite Toolingのヘルパー機能

lookup:

Ops for lookup operations.
ルックアップ操作のための操作

losses:

Ops for building neural network losses.
ニューラルネットワークの損失値を生成するための操作

memory_stats:

Ops for memory statistics.
メモリー統計のための操作

meta_graph_transform:

Utility for applying the Graph Transform tool to a MetaGraphDef.
Graph TransformツールをMetaGraphDefに適用するためのユーティリティ

metrics:

Ops for evaluation metrics and summary statistics.
評価指標および要約統計の操作

model_pruning:

Model pruning implementation in tensorflow.
テンソルフローにおけるモデル剪定の実装

nccl:

Functions for using NVIDIA nccl collective ops.
NVIDIA nccl集合演算を使用するための関数

nn:

Module for variants of ops in tf.nn.
tf.nnの操作の変形のためのモジュール

opt:

A module containing optimization routines.
最適化ルーチンを含むモジュール

periodic_resample:

Custom op used by periodic_resample.
periodic_resampleによって使用されるカスタム演算

predictor:

Modules for Predictors.
予測器のためのモジュール

quantization:

Ops for building quantized models.
量子化されたモデルを構築する操作

quantize:

Functions for rewriting graphs for quantized training.
量子化されたトレーニングのためのグラフを書き換える機能

receptive_field:

Module that declares the functions in tf.contrib.receptive_field’s API.
tf.contrib.receptive_fieldのAPIで関数を宣言するモジュール

reduce_slice_ops:

reduce by slice
スライスで減らす

remote_fused_graph:

Remote fused graph ops python library.
リモート融合グラフ操作のPythonライブラリ

resampler:

Ops and modules related to resampler.
リサンプラーに関連する操作およびモジュール

rnn:

RNN Cells and additional RNN operations.
RNNセルおよびRNN追加の操作

saved_model:

SavedModel contrib support.
SavedModelのcontribのサポート

seq2seq:

Ops for building neural network seq2seq decoders and losses.
ニューラルネットワークのseq2seqのデコーダと損失を構築するための操作

session_bundle:


signal:

Signal processing operations.
信号処理操作

slim:

Slim is an interface to contrib functions, examples and models.
Slimは関数・例・モデルを提供するためのインターフェースです

solvers:

Ops for representing Bayesian computation.
ベイズ計算を表す演算

sparsemax:

Module that implements sparsemax and sparsemax loss, see.
スパースマックスとスパースマックスの損失を実装するモジュール(https://arxiv.org/abs/1602.02068 参照)

specs:

Init file, giving convenient access to all specs ops.
Initファイルを使用してすべての仕様に簡単にアクセスできます

staging:

contrib module containing StagingArea.
StagingAreaを含むcontribモジュール

stateless:

Stateless random ops which take seed as a tensor input.
シードをテンソル入力として受け取るステートレスランダム操作

stat_summarizer:

Exposes the Python wrapper for StatSummarizer utility class.
StatSummarizerユーティリティクラスのPythonラッパーを公開します

summary:

TensorFlow Summary API v2.
TensorFlow Summary API v2.

tensor_forest:

Random forest implementation in tensorflow.
テンソルフローにおけるランダムフォレストの実装

tensorboard:

tensorboard module containing volatile or experimental code.
揮発性または実験コードを含むTensorBoardモジュール

testing:

Testing utilities.
テスト用ユーティリティー

tfprof:

tfprof is a tool that profile various aspect of TensorFlow model.
TensorFlowモデルのさまざまな側面をプロファイルするツール

timeseries:

A time series library in TensorFlow (TFTS).
TensorFlowの時系列ライブラリ(TFTS)

tpu:

Ops related to Tensor Processing Units.
TPUに関連する操作

training:

Training and input utilities.
学習と入力に関するユーティリティー

util:

Utilities for dealing with Tensors.
テンソルを扱うためのユーティリティ