TensorFlow中执行约束优化的库
项目描述
TensorFlow Constrained Optimization (TFCO) 是一个用于在TensorFlow中优化不等式约束问题的库。
在最一般的情况下，目标函数和约束条件都表示为 Tensor，使用户在指定优化问题时具有最大的灵活性。构建这些 Tensor 可能很繁琐，因此我们还提供了辅助函数，以便基于 率（即某些事件在训练数据中的比例，例如错误率、真正率、召回率等）轻松构建约束优化问题。
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tensorflow_constrained_optimization-0.2.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | cb432338c36936f141e604e463b29761f2832fe3a0670551b12f18d892939735 |
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| MD5 | 00c535256aa83fcabbdd1355f338d9a8 |
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| BLAKE2b-256 | acfe58aa2f613ea2887dbe85dcb38597fbe12020bb09ca4ac95f1326e3041d9d |
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tensorflow_constrained_optimization-0.2-py2.py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 1c9429e40ac6c6104bc0ae1478fc576423294cdd6bdd735065248c7e4e6fc522 |
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| MD5 | 363a3af7fd6541db3498874c33197658 |
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| BLAKE2b-256 | 43476d03502850ecd02218a9998250ad9310fbebc7b5353cb2dba54f06180a52 |