tensorflow的contrib模块有什么作用

TensorFlow的contrib（contribution）模块包含了社区贡献的一些实验性功能和新特性，这些功能可能还没有被正式纳入TensorFlow的核心模块中。contrib模块提供了一些实验性的API，用于实现新的功能和实验性的想法，同时也为社区提供了一个探索和尝试新功能的平台。

一些在contrib模块中常见的功能包括新的优化器、损失函数、层（layers）、评估指标、数据处理工具等。这些功能可能提供了更高级的抽象接口，简化了模型的构建和训练过程，同时也可以帮助用户快速地实现一些复杂的功能和模型。

需要注意的是，由于contrib模块中的功能并没有被正式纳入TensorFlow的核心模块中，因此这些功能可能存在变动或者被移除的风险。在使用contrib模块中的功能时，建议谨慎考虑其稳定性和可用性。