Contrucción de Gráficos

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Clases y funciones para la construcción de gráficos en TensorFlow.

tf.add_to_collection(name, value)

Contenedor/envoltorio para Graph.add_to_collection() utilizando el gràfico por defecto.

Consulte Graph.add_to_collection() apra más detalles.

Argumentos:

name: La clave para la colección.Por ejemplo, la clase Graph Keys contiene varios nombres estándares para colecciones.
value: El valor para agregar a la colección.

tf.as_dtype(type_value)

Convierte el type_value dado a un DType

Argumentos:

type_value: Un valor que se puede convertir a un objeto tf.DType. Actualmente esto puede ser un objeto tf.DType, una enumeración DataType, un nombre tipo cadena, o un numpy.dtype.

Retorno: Un DType correspondiente a type_value.

Lanzamiento:

TypeError: Si type_value no puede ser convertido a DType.

class tf.bytes

str(object='') -> cadena

Retorna una linda representación de cadena del objeto. Si el argumento es una cadena, el valor de retorno es el mismo objeto.

tf.control_dependencies(control_inputs)

Contenedor/envoltorio para Graph.control_dependencies() utilizado en el gráfico por defecto.

Mire Graph.control_dependencies() para más detalles. Argumentos:

control_inputs: una lista de objetos Operation o Tensor los cuales deben ser ejecutados o computadas antes de la ejecución de las operaciones definidas en el contexto.Puede además ser None para limpiar el control de dependencias.

tf.convert_to_tensor(value, dtype=None, name=None, as_ref=False)

Convertir el value dado a un Tensor

Esta función convierte objetos Python de varios tipos a objetos Tensor. Se aceptan objetos Tensor, matrices numpy, listas Python,escalares Python. Por ejemplo:

import numpy as np

def my_func(arg):
  arg = tf.convert_to_tensor(arg, dtype=tf.float32)
  return tf.matmul(arg, arg) + arg

# The following calls are equivalent.
value_1 = my_func(tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]))
value_2 = my_func([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
value_3 = my_func(np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], dtype=np.float32))

Esta función puede ser útil al componer una nueva operación en Python (como el caso de mi_func en el anterior ejemplo). Toda operación constructor Python estándar aplica esta función para cada de uno de los Tensor-value ingresados. Los cuales permiten a las operaciones aceptar arreglos numpy, listas Python y escalares además de objetos Tensor. Argumentos:

value: Un objeto cuyo tipo tiene registrada una función de conversión Tensor.
dtype: Tipo de elemento opcional para el tensor de regreso.Si este falta, el tipo se deduce a partir del tipo de value.
name: Nombre opcional que se utilizará si se crea un nuevo Tensor.
as_ref: "True" si queremos que el resultado como una referencia de tensor. Solo utilizado si se crea un nuevo Tensor.

Retorno: Un Tensor basado en value.