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TensorFlow 的额外功能,由 SIG-addons 维护。

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
train,test = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, y_train = train
x_train = x_train[..., tf.newaxis] / 255.0

# TFA layers and activations
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(filters=10, kernel_size=(3,3),
                         activation=tfa.activations.gelu),
  tfa.layers.GroupNormalization(groups=5, axis=3),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# TFA optimizers, losses and metrics
model.compile(
    optimizer=tfa.optimizers.RectifiedAdam(0.001),
    loss=tfa.losses.TripletSemiHardLoss(),
    metrics=[tfa.metrics.MultiLabelConfusionMatrix(num_classes=10)])

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

TensorFlow SIG Addons 是包含社区贡献的代码库,它符合既定的 API 模式,但实现了核心 TensorFlow 中不具备的新功能。

TensorFlow 本身支持大量的运算符、层、指标、损失函数和优化器等。然而,在像机器学习这样的快速发展的领域,有很多有趣的新开发技术无法集成到核心 TensorFlow 中(因为它们能否广泛应用尚不明确,或者主要由社区中的少数人群使用)。