tf.nn. がつくものとtf. だけのものの違い

Question

tf.nn. がつくものとtf. だけのものの違い がわかりません。
例えば、

tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()

というsparse_softmax_cross_entropy_with_logits メソッドがあります。
一方で、

tf.matmul() 

のようなtf.だけのメソッドもあります。
このnnがつくものと、つかないものの違いは何なのでしょうか？
つくものとつかないもののの機能はどういうところにあるのでしょうか？

Answer 1

tf：Module tf＝TensorFlow全般のモジュール（を束ねたもの）
tf.nn：Module: tf.nn＝Neural network関連のモジュール

Neural network support.

See the Neural Network guide.

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。TensorFlowのモジュールの中にNeural networkというモジュールがある、ということでしょうか？

[can110]

はい。