Python Tensorflow中tf.contrib模块的用途是什么？

我很好奇什么是

tf.contrib

，为什么代码会包含在TensorFlow中，而不包含在主存储库中

此外，查看示例（来自tensorflow主分支），我想找到

tf.contrib.layers.sparse\u column\u和\u hash\u bucket的源代码

这看起来像是一些很酷的例程，但我想确保它们正确地使用了队列等预取/预处理示例，以便在生产环境中实际使用它们

它似乎有文档记录，但它来自项目，但是
tf.contrib.layers.sparse\u column\u和\u hash\u bucket
似乎也不在该存储库中。
通常，
tf.contrib
包含贡献的代码。它意味着包含最终应该合并到核心TensorFlow中的功能和贡献，但其接口可能仍然会发生变化，或者需要进行一些测试，以确定它们是否能够获得更广泛的接受

Tensorflow团队不支持
tf.contrib
中的代码。它包括在希望它是有用的，但它可能会改变或在任何时候被删除；没有任何保证

tf.contrib.layers.sparse\u column\u with\u hash\u bucket
的源代码位于

contrib代表贡献。我认为有必要指出，从2.0.alpha版开始，Tensorflow中已删除了
tf.contrib
。旧
tf.contrib
包中的一些功能已经转移到tensorflow/addons，但不是所有这些功能。对于任何需要将旧的contrib功能移植到TF2.0的人，您可能会发现一些有用的信息。在这种情况下，我们如何设计tensorflow？