Tensorflow中的tf.contrib模块的目的是什么?
python
tensorflow
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我很好奇tf.contrib是什么,为什么代码会包含在TensorFlow中,而不包含在主存储库中。

此外,看这里的示例(从tensorflow master分支),我想找到tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket的源tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket

看起来有些很酷的例程,但是我想确保它们正确地使用了队列等,以进行预取/预处理示例,从而在生产环境中实际使用它们。

它似乎已在此处记录 ,但来自tflearn项目,但tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket似乎也不在该存储库中。

参考资料:
Stack Overflow
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在一般情况下, tf.contrib包含的contrib贡献代码。它旨在包含最终应合并到TensorFlow核心中的功能和贡献,但其接口可能仍会更改,或者需要进行一些测试以查看它们是否可以得到更广泛的接受。

Tensorflow团队不支持tf.contrib的代码。希望对它有所帮助,但它可能随时更改或删除;没有任何保证。

可以在以下位置找到tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket的来源

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/layers/python/layers/feature_column.py#L365

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