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作為深度學習的最熱門工具之一，tensorflow可以為我們的模型搭建以及資料運算帶來極大的便利。作為一門工具，必不可少地是要對它有乙個全域性的了解。私以為，如果對它的整體的模組架構有乙個了解的話，再結合自己的興趣與需要，能夠節約更多的時間去思考自己的網路結構設計，完善更多細節。
登陸到tensorflow官網www.tensorflow.org，沒有梯子的同學可以使用如下**：devdocs.io，這個**目前支援大部分的api介面的離線閱讀，你只需要enable你需要的語言，然後install即可，絕對的查閱**神器。從官網可以查閱到tensorflow的相關api。
從上圖可以看到tensorflow中封裝了許多的函式，其中主要介紹我們比較常用的一些模組：
tf ——tf模組下的函式用於完成一些常用的運算操作，比如說tf.abs(計算絕對值），tf.add(逐元素的相加），tf.concat(tensor的拼接）等等。裡面的操作大部分的nu'mpy也能夠實現，只是這裡的操作相比於numpy都是針對tensor的。以及一些資料結構的定義,如tf.float32，tf.int64等等。該模組下一共有480左右的函式，感興趣的可以看看。
tf.data——實現對資料集的操作，可以用來製作供tensorflow讀取的資料集，其資料型別為tensor,並可以輸出相應的tfrecord檔案。
tf.distributions——實現統計學中的各種分布。該模組下的各函式用於實現統計學的各個分布，如伯努利、均勻分布、高斯分布等等。
tf.estimator——實現對模型的訓練和評估。該模組下包含有tensorflow封裝的多種分類器。
tf.gfile——對檔案的操作。該模組下的函式可以實現檔案i/o的操作以及拷貝、重新命名等等。
tf.image——實現對影象的操作。該模組下的相關函式包含影象處理的功能，類似於opencv，有著影象亮度、飽和度、反相、裁剪、resize、影象格式轉換（rgb to hsv,yuv,yiq，gray)旋轉、sobel邊緣檢測等一系列功能，相當於乙個小型的opencv影象處理包了。
tf.initializers——實現對權值等變數的初始化。該模組下有許多個初始化的類，用於對網路中的權值引數等進行初始化。
tf.keras——為tensorflow呼叫keras工具的乙個python api，是乙個比較大的模組，裡面包含了網路的各種操作。
tf.layer——實現層與層之間的操作。該模組下是網路結構中的層與層之間的計算操作的實現，包含池化、卷積、反卷積、全連線、dropout、batch normalization等等功能。其中包含的功能與後面要介紹的tf.nn下的函式類似，不過貌似後者用得更多一點。
tf.losses——包含一些常用loss的使用。如sigmoid_cross_entropy，softmax_cross_entropy,hinge_loss,也可以通過add_loss來新增自己定義的loss函式。
tf.nn——完成層與層之間的運算操作。包含tf.layer中的大部分功能，如池化、卷積、bn、dropout、全連線，此外有多種啟用函式的實現，如relu、leaky relu、 sigmoid等等。相比tf.layer，tf.nn下的函式貌似更常用一點。
tf.summary——用於記錄訓練過程中的引數。當我們訓練乙個模型的時候，往往需要了解它的引數訓練過程，以及相應的loss走向，精度等等。而tf.summary這個模組可以將申明了tensor變數的值進行記錄彙總。通過儲存模型的方法，在訓練完成後可以通過tensorboard檢視模型的相應引數。是乙個在做研究時比較常用的模組。
tf.train——用於對網路的訓練。該模組下包含多個優化演算法，如sgd，adagrad等等，用於整個模型的訓練部分的優化過程。也是比較常用的乙個模組。
tf.contrib——這是tensorflow的擴充套件模組，該模組下有許多tensorflow官方或者是民間大牛在維護的相應函式api，是乙個比較龐大的資源庫，裡面有非常使用的函式，比如tensorflow的簡化版slim，用slim寫網路結構就非常方便。還有其他的一些，感興趣的可以自行查閱。
以上就是我們在使用tensorflow時比較常用的一些模組了。其實看了這麼多，對於需要用哪些大家心裡也比較清楚了。不過tensorflow只是乙個工具，關鍵還是在於演算法的架構，理論才是重中之重。希望大家在平時也不要忘了對文獻的閱讀。
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