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tf.data.Options

Tensorflow 1 Version Voir la source sur GitHub

Représente les options pour tf.data.Dataset.

Utilisé dans les ordinateurs portables

Utilisé dans les tutoriels

Une des Options objet peut être, par exemple, utilisé pour le contrôle qui optimisations du graphe d'appliquer ou d'utiliser ou non la modélisation de la performance de régler de façon dynamique le parallélisme des opérations telles que tf.data.Dataset.map ou tf.data.Dataset.interleave .

Après la construction d' un Options de l' objet, utilisez dataset.with_options(options) pour appliquer les options à un ensemble de données.

dataset = tf.data.Dataset.range(3)
options = tf.data.Options()
# Set options here.
dataset = dataset.with_options(options)

experimental_deterministic Si les sorties doivent être produites pour déterministe. Si aucune, par défaut True.
experimental_distribute Les options de stratégie de distribution associées à l'ensemble de données. Voir tf.data.experimental.DistributeOptions pour plus de détails.
experimental_external_state_policy Cette option peut être utilisée pour remplacer la politique par défaut pour la façon de gérer l'état externe lors de la sérialisation d'un ensemble de données ou son checkpointing iterator. Il y a trois paramètres disponibles - Ignore: où nous ignorer complètement tout état; WARN: Nous avertissons peut être jeté à l'utilisateur que un état loin; FAIL: nous ne parvenons pas si un état est capturé.
experimental_optimization Les options d'optimisation associées à l'ensemble de données. Voir tf.data.experimental.OptimizationOptions pour plus de détails.
experimental_slack Que ce soit pour introduire « mou » dans la dernière prefetch du pipeline d'entrée, si elle existe. Cela peut réduire les conflits CPU avec l'activité côté hôte accélérateur au début d'une étape. La fréquence de jeu est déterminé par le nombre de périphériques connectés à ce pipeline d'entrée. Si aucune, par défaut à false.
experimental_stats Les options de statistiques associées à l'ensemble de données. Voir tf.data.experimental.StatsOptions pour plus de détails.
experimental_threading Les options de filetage associées à l'ensemble de données. Voir tf.data.experimental.ThreadingOptions pour plus de détails.

méthodes

merge

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Se confond avec les données tf.data.Options .

Les données tf.data.Options peuvent être fusionnées tant qu'il n'a pas existe un attribut qui est défini sur des valeurs différentes en self et des options .

args
options un tf.data.Options de fusion avec

relances
ValueError si les données tf.data.Options ne peuvent pas être fusionnées

Retour
Nouveaux tf.data.Options() objet qui est le résultat de la fusion de soi avec l'entrée tf.data.Options .

__eq__

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Retour auto == valeur.

__ne__

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auto! = valeur de retour.