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python - 什么是 tensorflow.python.ops

问题描述

我在 tensorflow 网站上搜索过它，但我找不到任何关于它的信息。它不是张量流 API 吗？我在哪里可以找到它的功能？

标签： pythontensorflowtensorflow2.0

解决方案

API 通常是为最终用户保留的。像 keras API 一样，我们经常使用 keras 来创建模型。API 代表“应用程序编程接口”。然而，Ops 并不适用于最终用户。tensorflow API-s 使用它来运行。例如。如果您使用 atf.data.Dataset并map对该数据集进行操作，则传入的函数将map转换为您在 python 中编写的高度优化的版本。为此，tf.python.ops可能会用到。
从源头

Operation 是 tf.Graph 中的一个节点，它以零个或多个 Tensor 对象作为输入，并产生零个或多个 Tensor 对象作为输出。通过在 tf.function 或 tf.Graph.as_default 上下文管理器下调用 Python op 构造函数（例如 tf.matmul）来创建 Operation 类型的对象。
例如，在一个 tf.function 中，c = tf.matmul(a, b) 创建一个“MatMul”类型的操作，它将张量 a 和 b 作为输入，并产生 c 作为输出。

TL;DR：对于初学者来说，您不需要了解有关tf.python.ops. 它用于后端。

这个答案有帮助吗？

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