Tensorflow
설명서에 점점 더 짜증을 느끼고 좌절했습니다. Google에 관한 문서를 검색했습니다.Tensorflow Documentation
tf.reshape
here과 같은 일반 페이지로 연결됩니다. 나는 서류의 전체가 아닌 tf.reshape
의 세부 사항을보고 싶다.
여기 뭔가 잘못 되었나요?
Tensorflow
설명서에 점점 더 짜증을 느끼고 좌절했습니다. Google에 관한 문서를 검색했습니다.Tensorflow Documentation
tf.reshape
here과 같은 일반 페이지로 연결됩니다. 나는 서류의 전체가 아닌 tf.reshape
의 세부 사항을보고 싶다.
여기 뭔가 잘못 되었나요?
구글은 Tensorflow 문서에 대한 사용하지 마십시오 TensorFlow Python reference documentation와 + f
이것은 현재 사용하고있는 내용이지만 Google 검색을 통해 특정 페이지로 리디렉션하는 것이 더 좋을 것 같습니다. – Transcendental
아마도. 그러나 Google 색인이 Tebsorflow와 관련이 없거나 더 나은 색인 생성을 위해 문서의 디자인을 개선하기 위해 Tebsorflow의 GitHub 페이지에서 문제를 열어 보는 것이 더 좋습니다 – nessuno
https://github.com을 추가했습니다./tensorflow/tensorflow/issues/4021 – Transcendental
내가 TensorFlow에 대한 비공식 Dash/Zeal 문서 세트를 사용 ctrl
:
https://github.com/ppwwyyxx/dash-docset-tensorflow
그것은 매우 편리한 방법입니다 TensorFlow 설명서를 오프라인으로 탐색하고 설명하는 문제를 해결합니다.
컴퓨터에 tensorflow를 설치했고 사용할 기능의 이름을 알고 있다고 가정합니다.
그래서 일부 Python IDE를 사용하는 경우이 함수의 선언 또는 정의로 직접 이동하여 사용법과 설명을 볼 수 있다고 생각합니다. 온라인과 동일한 문서입니다 (일부 기능의 경우 명확하지 않습니다).
후원에 대한 업데이트 : 새로운 TensorFlow를 사용하면 이제 웹 사이트의 색인이 Google에 생성되고 곧 다른 검색 엔진에서 색인을 생성해야합니다.
문서 대신 GitHub 레포를 사용하시기 바랍니다. 예를 tf.reshape
를 들어 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes
는 해당 functions_and_classes
폴더 아래의 GitHub의 검색을 사용할 수 원하는 문서를 검색하기 위해 하나의 마크 다운 파일 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes/shard0/tf.reshape.md
입니다.
예는
tf.reshape() path:tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes language:Markdown
하는 문서 폴더 아래 tf.reshape()
검색.
당신은 tensorflow 문서의 URL을 사용하여 검색 할 것을 추가 할 수 있습니다 ..
기본 URL은 다음과 같습니다 이 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/
당신은 당신 TF 때문에/
후 what_ever_you_want_to_search
을 추가 할 수 있습니다 가장 좋은 방법은 tf API를 사용하는 것입니다.당신이 Tensorflow R1.1 'tf.shape'와 같은 항목에 대한 구글에서 검색 이제 검색 결과의 상단에 해당 페이지을 나열하기 때문에 http://web.stanford.edu/class/cs20si/
에이 슬라이드를 따를 수 있다면 그것은 좋은입니다.
r0.10 및 r0.11에서는 Tensorflow 문서 자체에 많은 태그 다운 형식 문제가 있었기 때문에이 기능이 작동하지 않았습니다. http://devdocs.io/tensorflow~python/
그냥 tf.reshape
을 입력하면 모든 작업이 완료됩니다
아마도 가장 빠른 방법은 Tf를 문서는 사용하는 것입니다. 도 오프라인으로 사용할 수 있으며 문서를 자동으로 업데이트합니다.
편집 : 심지어 입력 만 res
에 설명서가 나와 있습니다.
같은 문제가 있습니다. 대안은 저장소를 검색하고 거기에서 문서 및 테스트를 읽는 것입니다. https://github.com/tensorflow/tensorflow/search?utf8=%E2%9C%93&q=reshape – titus
그냥 github에 관한 문제를 열었습니다. –
Transcendental
이제 다른 사람들이이 문제에 걸려 넘어지면 질문에 제공된 링크에 tf.reshape라는 링크가 추가되어 실제 tf.reshape 문서 –