Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tf.data.experimental.DistributeOptions

TensorFlow 1 wersja Zobacz źródło na GitHub

Reprezentuje opcje dla rozproszonego przetwarzania danych.

Można ustawić opcje dystrybucji zestawu danych poprzez experimental_distribute własności tf.data.Options ; Obiekt jest wystąpienie tf.data.experimental.DistributeOptions .

 options = tf.data.Options()
options.experimental_distribute.auto_shard_policy = AutoShardPolicy.OFF
dataset = dataset.with_options(options)
 

auto_shard_policy Rodzaj sharding że auto odłamek należy próbować. Jeśli jest ustawiony do pliku, a następnie będziemy starali się shard przez pliki (każdy pracownik otrzyma zestaw plików do procesu). Jeśli nie możemy znaleźć zestaw plików do odłamek dla co najmniej jednego pliku za pracownika, będziemy się błędów. Gdy ta opcja jest zaznaczona, upewnij się, że masz wystarczająco dużo plików, tak aby każdy pracownik dostaje co najmniej jeden plik. Nie będzie runtime error wyrzucony jeśli nie ma wystarczających plików. Jeśli ta opcja jest ustawiona na dane, a następnie będziemy shard przez elementy produkowane przez zbioru danych, a każdy pracownik będzie przetwarzać cały zbiór danych i usunąć część, która nie jest dla siebie. Jeśli jest ustawiony na OFF, wtedy nie będzie autoshard, a każdy pracownik otrzyma kopię pełnego zestawu danych. Ta opcja jest ustawiona domyślnie AUTO, AUTO będzie próbował pierwszym fragmencie przez plik, a następnie powróci do sharding przez dane, jeśli nie możemy znaleźć zestaw plików do odłamek.
num_devices Liczba urządzeń podłączonych do tego rurociągu wejściowym. To będzie automatycznie ustawiony przez MultiDeviceIterator.

metody

__eq__

Pokaż źródło

Powrót samodzielne == wartość.

__ne__

Pokaż źródło

Powrót siebie! = Wartość.