python - Tensorflow中的tf.contrib模块的目的是什么？

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，查看示例here(来自tensorflow master分支)，我想找到tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket的源代码。

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

它似乎已被记录为here，但它来自tflearn项目，但tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket似乎也不在该存储库中。

最佳答案

通常，tf.contrib包含贡献的代码。它旨在包含最终应合并到核心TensorFlow中的功能和贡献，但其接口(interface)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中的代码。希望它对您有所帮助，但它随时可能更改或删除。没有任何保证。
tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket的来源可以在以下位置找到

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

关于python - Tensorflow中的tf.contrib模块的目的是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38060825/