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tf.distribute.InputContext

TensorFlow 1版 GitHub上查看源代码

由输入函数需要一个类包装的信息。

这是传递给用户的输入功能,包含有关计算副本和输入管线信息的上下文类。计算副本(同步训练)的数量有助于从所需的全球批量大小为每个副本计算局部批量大小。输入管道的信息可以被用于在每个副本返回输入的不同子集(对于例如分片的输入管道,使用不同的输入源等)。

num_input_pipelines 输入管道的在集群的数量。
input_pipeline_id 当前输入管道ID,应在[0,一个int num_input_pipelines )。
num_replicas_in_sync 是同步的副本数量。

input_pipeline_id 返回输入管道ID。
num_input_pipelines 返回输入管线的数量。
num_replicas_in_sync 返回计算的数量的副本同步。

方法

get_per_replica_batch_size

查看源代码

返回每个副本批量大小。

ARGS
global_batch_size 全球批量大小应该是整除num_replicas_in_sync

返回
所述每复制品批量大小。

加薪
ValueError 如果global_batch_size不能整除num_replicas_in_sync