Как получить, чтобы тензорный поток работал хорошо с pydo c - или, может быть, наоборот?
Для других модулей в целом я смог pydoc <module>.<one>.<two>, соответствующий import Заявление и использование модуля и получить необходимую мне информацию. Например, pydoc numpy.array или pydoc numpy.linalg.linalg.
. Во многих случаях я также могу получить путь к исходному файлу для дальнейшего поиска: в качестве примера, скажем, строка импорта -
import tensorflow as tf
model = tf.keras.applications.DenseNet201(...)
Я ожидаю, что pydoc tensorflow.keras.applications.DenseNet201 предоставит необходимые детали, но вместо этого я получу:
Help on function wrapper in tensorflow.keras.applications:
tensorflow.keras.applications.DenseNet201 = wrapper(*args, **kwargs)
После некоторого копания я вижу тот код "TensorFlow Python теперь находится в тензорном потоке", а тензорный поток - просто прокладка. Я подозреваю, что это может быть как-то связано с этим?
После дальнейшего копания я вижу, что pydoc keras_applications.densenet.DenseNet201 или просто pydoc keras_applications.densenet дает мне необходимую информацию.
Есть ли способ установить up tenorflow или pydo c, чтобы получить прямой / легкий доступ к документации? Или keras переживает переход в tenorflow?
Существуют ли Python требования, которые не соблюдаются в пакете tenorflow?
Версии:
- тензор потока 2.1.0
- python 3.7.4