मैं Tensorflow दस्तावेज़ीकरण से तेजी से परेशान और निराश हूं। मैंटेन्सफोर्लो दस्तावेज़ीकरण
tf.reshape
मैं एक सामान्य पृष्ठ पर here तरह का निर्देश दिया हो रही के बारे में प्रलेखन के लिए गूगल पर खोज की। मैं tf.reshape का विवरण देखना चाहता हूं और दस्तावेज़ीकरण की पूरी तरह से नहीं।
क्या मैं यहां कुछ गलत कर रहा हूं?
गूगल Tensorflow प्रलेखन के बारे में, का उपयोग न करें TensorFlow Python reference documentation और ctrl + f
मैं वर्तमान में इसका उपयोग करता हूं, लेकिन मुझे लगता है कि यह बेहतर होगा अगर Google खोज आपको विशिष्ट पृष्ठ पर रीडायरेक्ट करेगी। – Transcendental
शायद। लेकिन Google इंडेक्स Tebsorflow से संबंधित नहीं है या, वैसे, बेहतर इंडेक्सिंग – nessuno
प्राप्त करने के लिए प्रलेखन के बेहतर डिज़ाइन के लिए Tebsorflow के गिटहब पेज पर कोई समस्या खोलने के लिए बेहतर है https://github.com/tensorflow/tensorflow/मुद्दों/4021 – Transcendental
मैं TensorFlow के लिए गैर-सरकारी Dash/Zeal डॉकसमूह का उपयोग करें:
https://github.com/ppwwyyxx/dash-docset-tensorflow
यह एक बहुत ही आसान तरीका है TensorFlow दस्तावेज़ को ऑफ़लाइन ब्राउज़ करने और यह उस समस्या को हल करता है जिसका आप वर्णन कर रहे हैं।
मुझे लगता है कि आपने अपने कंप्यूटर में tensorflow इंस्टॉल किया है और आप उस फ़ंक्शन का नाम जानते हैं जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं।
तो यदि आप कुछ पायथन आईडीई का उपयोग करते हैं, तो मुझे लगता है कि आप सीधे इस फ़ंक्शन की घोषणा या परिभाषा पर जा सकते हैं और उपयोग और स्पष्टीकरण देख सकते हैं। यह वही दस्तावेज ऑनलाइन है (हालांकि कुछ कार्यों के लिए यह बहुत स्पष्ट नहीं है)।
पोस्टरिटी के लिए अपडेट: नई टेंसरफ्लो के साथ, वेबसाइट अब Google के साथ अनुक्रमित है, और इसे जल्द ही अन्य खोज इंजनों द्वारा अनुक्रमित किया जाना चाहिए।
मैं सुझाव दूंगा कि आप इसके दस्तावेज़ के रूप में गिटहब रेपो का उपयोग करें। https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes
उदाहरण tf.reshape के लिए आपको लगता है कि functions_and_classes फ़ोल्डर के अंतर्गत GitHub खोज इस्तेमाल कर सकते हैं, दस्तावेज़ आप चाहते हैं खोजने के लिए एक एकल Markdown फ़ाइल https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes/shard0/tf.reshape.md
में है।
एक उदाहरण है
tf.reshape() path:tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes language:Markdown
जो tf.reshape() प्रलेखन फ़ोल्डर के अंतर्गत के लिए खोज।
आप tensorflow प्रलेखन के लिए यूआरएल का उपयोग करें और जोड़ने आप खोजना चाहते हैं कर सकते हैं ..
आधार यूआरएल है: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/
आप/
के बाद what_ever_you_want_to_search जोड़ सकते हैं आप tf के बाद से टीएफ एपीआई के माध्यम से जाने का सबसे अच्छा तरीका विकसित कर रहा है।और यह अगर तुम http://web.stanford.edu/class/cs20si/
में इन स्लाइड का पालन कर सकते Tensorflow r1.1 'tf.shape' की तरह मदों के लिए गूगल पर एक खोज अब खोज परिणामों के शीर्ष पर उचित पेज सूचीबद्ध करता है के बाद से अच्छा है।
यह r0.10 और r0.11 में वापस काम नहीं किया, शायद तेंसोर्लो डॉक्स में कई मार्कडाउन फ़ॉर्मेटिंग समस्याएं थीं। http://devdocs.io/tensorflow~python/
बस tf.reshape टाइप करें और आप कर रहे हैं:
शायद सबसे तेज़ तरीका है का उपयोग करने के Tf प्रलेखन है। जिसे ऑफ़लाइन भी उपयोग किया जा सकता है और दस्तावेज़ों को स्वचालित रूप से अपडेट करता है।
संपादित करें: यहां तक कि केवल res टाइपिंग आपको दस्तावेज दिखाता है।
एक ही समस्या है, तो एक विकल्प भंडार को खोजना होगा और दस्तावेज और परीक्षणों को वहां से पढ़ना होगा https://github.com/tensorflow/tensorflow/search?utf8=%E2%9C%93&q=reshape – titus
बस जिथूब पर एक मुद्दा खोला –
Transcendental
अन्य लोगों के लिए अभी इस पर ठोकर खा रहा है, यह इस बात के लायक है कि प्रश्न में दिए गए लिंक में tf.reshape नामक एक और लिंक है जो उपयोगकर्ता को ले जाता है वास्तविक tf.reshape दस्तावेज़ीकरण। –