`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | OptimizeDatasetV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएं | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2 | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन सक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन अक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस ... विकल्प) एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <?> | संभाल () |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग्स (सूची<स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> के रूप में आउटपुट ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
पब्लिक स्टैटिक ऑप्टिमाइज़डेटासेट V2 क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन इनेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिसेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप्स, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस .. विकल्प )
एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुटडेटासेट | इनपुट डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने वाला एक प्रकार का टेंसर। |
| अनुकूलन सक्षम | उपयोगकर्ता सक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन अक्षम | उपयोगकर्ता अक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन डिफ़ॉल्ट | एक tf.string वेक्टर tf.Tensor डिफ़ॉल्ट रूप से अनुकूलन की पहचान करता है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- OptimizeDatasetV2 का एक नया उदाहरण
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | OptimizeDatasetV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएं | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2 | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन सक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन अक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस ... विकल्प) एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <?> | संभाल () |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग्स (सूची<स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> के रूप में आउटपुट ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
पब्लिक स्टैटिक ऑप्टिमाइज़डेटासेट V2 क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन इनेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिसेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप्स, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस .. विकल्प )
एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुटडेटासेट | इनपुट डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने वाला एक प्रकार का टेंसर। |
| अनुकूलन सक्षम | उपयोगकर्ता सक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन अक्षम | उपयोगकर्ता अक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन डिफ़ॉल्ट | एक tf.string वेक्टर tf.Tensor डिफ़ॉल्ट रूप से अनुकूलन की पहचान करता है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- OptimizeDatasetV2 का एक नया उदाहरण
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | OptimizeDatasetV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएं | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2 | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन सक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन अक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस ... विकल्प) एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <?> | संभाल () |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग्स (सूची<स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> के रूप में आउटपुट ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
पब्लिक स्टैटिक ऑप्टिमाइज़डेटासेट V2 क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन इनेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिसेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप्स, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस .. विकल्प )
एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुटडेटासेट | इनपुट डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने वाला एक प्रकार का टेंसर। |
| अनुकूलन सक्षम | उपयोगकर्ता सक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन अक्षम | उपयोगकर्ता अक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन डिफ़ॉल्ट | एक tf.string वेक्टर tf.Tensor डिफ़ॉल्ट रूप से अनुकूलन की पहचान करता है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- OptimizeDatasetV2 का एक नया उदाहरण
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
`input_dataset` से संबंधित अनुकूलन लागू करके डेटासेट बनाता है।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | OptimizeDatasetV2 के लिए वैकल्पिक विशेषताएं | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2 | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन सक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन अक्षम, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस ... विकल्प) एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <?> | संभाल () |
| स्थिर ऑप्टिमाइज़डेटासेटV2.Options | ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग्स (सूची<स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइज़ेशनकॉन्फ़िग) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> के रूप में आउटपुट ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
पब्लिक स्टैटिक ऑप्टिमाइज़डेटासेट V2 क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट , ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन इनेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिसेबल्ड, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> ऑप्टिमाइजेशन डिफॉल्ट , लिस्ट <क्लास <?>> आउटपुट टाइप्स, लिस्ट < शेप > आउटपुट शेप्स, ऑप्शंस .. विकल्प )
एक नया OptimizeDatasetV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुटडेटासेट | इनपुट डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने वाला एक प्रकार का टेंसर। |
| अनुकूलन सक्षम | उपयोगकर्ता सक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन अक्षम | उपयोगकर्ता अक्षम अनुकूलन की पहचान करने वाला एक tf.string वेक्टर tf.Tensor । |
| अनुकूलन डिफ़ॉल्ट | एक tf.string वेक्टर tf.Tensor डिफ़ॉल्ट रूप से अनुकूलन की पहचान करता है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- OptimizeDatasetV2 का एक नया उदाहरण