何时使用 tensorflow 的内部 API（例如 tf.python.ops.*）？

【问题标题】：When to use tensorflow's internal API (e.g. tf.python.ops.*)?何时使用 tensorflow 的内部 API（例如 tf.python.ops.*）？
【发布时间】：2018-05-17 12:06:45
【问题描述】：

在某些情况下，有些人会通过内部 API（例如 tf.python.ops.* 中的运算符）而不是它们的公共 API 对应物（例如 tf.*）访问 tensorflow 的 python 运算符，如在 this question 中。

如果函数可以在公共 API 中访问，那么通过 tf.python.ops 访问函数有什么好处？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow

【解决方案1】：

我认为，一般来说，最好只使用公共 API（加载时间差异可能无关紧要）。

首先，它更具可读性。其次，内部导入可能会更频繁地更改（尤其是在从不向后兼容的 Tensorflow 中）。

也就是说，内部 API 本身正在使用内部 API，因此为它编写的任何内容都在使用这些导入。

我等着看这个问题的其他回答，也许有更深刻的原因。

【讨论】：