TensorFlow contrib 模块介绍

TensorFlow contrib 是 TensorFlow 生态系统中的一部分，提供了许多额外的工具和功能，扩展了 TensorFlow 的核心功能。以下是一些常用的 contrib 模块及其简要介绍：

1. TensorFlow contrib.learn

TensorFlow contrib.learn 是 TensorFlow 的机器学习模块，它提供了各种机器学习算法的实现，如线性回归、逻辑回归、决策树等。

• TensorFlow contrib.learn 官方文档

2. TensorFlow contrib.slim

TensorFlow contrib.slim 是 TensorFlow 的模型库，它简化了 TensorFlow 模型的构建和训练过程。slim 提供了预定义的模型架构，如 VGG、ResNet 等。

• TensorFlow contrib.slim 官方文档

3. TensorFlow contrib.summary

TensorFlow contrib.summary 是用于记录和可视化 TensorFlow 模型训练过程的工具。它可以将训练过程中的数据保存到文件中，以便进行后续的分析。

• TensorFlow contrib.summary 官方文档

4. TensorFlow contrib.distribute

TensorFlow contrib.distribute 是用于分布式训练的模块，它允许将模型和数据分布到多个机器上，以提高训练效率。

• TensorFlow contrib.distribute 官方文档

TensorFlow contrib.distribute

以上就是 TensorFlow contrib 模块的一些基本介绍。如果您想了解更多关于 TensorFlow 的信息，请访问我们的官方文档。

• TensorFlow 官方文档