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tf.data.Options

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

tf.data.Datasetのオプションを表します。

ノートPCで使用されます

チュートリアルで使用されます

Optionsオブジェクトは、例えば、動的に調整するために使用性能モデリングにグラフ最適化が適用される制御するかどうかなどの操作の並列処理を使用することができるtf.data.Dataset.map又はtf.data.Dataset.interleave

構築した後Optionsオブジェクトを、使用dataset.with_options(options)データセットにオプションを適用します。

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

experimental_deterministic 出力は、決定論的順序で生産する必要があるかどうか。 Trueになし、債務不履行となった場合。
experimental_distribute 流通戦略のオプションは、データセットに関連付けられています。参照してくださいtf.data.experimental.DistributeOptions詳細については。
experimental_external_state_policy このオプションは、データセットをシリアル化するか、そのイテレータをチェックポイント時に、外部の状態をどのように扱うかのデフォルトポリシーを上書きするために使用することができます。 3つの設定が利用可能である - IGNORE:ここで我々は完全に任意の状態を無視します。 WARN:我々はいくつかの状態が捨てられる可能性があることをユーザーに警告します。 FAILは:どのような状態が捕獲されている場合、私たちは失敗します。
experimental_optimization 最適化オプションは、データセットに関連付けられています。参照してくださいtf.data.experimental.OptimizationOptions詳細については。
experimental_slack 最後に「たるみ」を導入するかどうかをprefetch入力パイプラインの、それが存在する場合。これは、ステップの開始時にアクセルホスト側の活性を有するCPUの競合を減少させることができます。スラック周波数はこの入力パイプラインに接続されたデバイスの数によって決定されます。 Falseになし、債務不履行となった場合。
experimental_stats 統計オプションは、データセットに関連付けられています。参照してくださいtf.data.experimental.StatsOptions詳細については。
experimental_threading スレッドオプションは、データセットに関連付けられています。参照してくださいtf.data.experimental.ThreadingOptions詳細については。

メソッド

merge

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与えられたと併合自体tf.data.Options

与えられたtf.data.Options限りで異なる値に設定された属性が存在しないとマージすることができselfoptions

引数
options tf.data.Optionsと合併します

発生させます
ValueError 与えられた場合tf.data.Optionsマージすることができません

戻り値
新しいtf.data.Options()入力と自己をマージした結果であるオブジェクトtf.data.Options

__eq__

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自己==値を返します。

__ne__

ソースを表示

戻りセルフ!=値。