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tf.nondifferentiable_batch_function

TensorFlow 1バージョン GitHubでソースを表示する

デコレートされた関数によって実行される計算をバッチ処理します。

したがって、たとえば、次のコードでは

 @batch_function(1, 2, 3)
def layer(a):
  return tf.matmul(a, a)

b = layer(w)
 

複数のsession.run呼び出しが同時にbを計算しようとしている場合、 wの値が収集され、最初の軸に沿って非決定的に連結され、1つのスレッドのみが計算を実行します。詳細については、 Batch opのドキュメントを参照してください。

装飾された関数のすべての引数が、最初の次元に沿ってバッチ処理されるテンソルであると仮定します。

SparseTensorはサポートされていません。デコレートされた関数の戻り値は、TensorまたはTensorのリスト/タプルでなければなりません。

num_batch_threads 作業のバッチを処理するためのスケジューリングスレッドの数。並行して処理されるバッチの数を決定します。
max_batch_size バッチサイズがこれより大きくなることはありません。
batch_timeout_micros 不完全なバッチを出力するまで待機する最大マイクロ秒数。
allowed_batch_sizes 許可されるバッチサイズのオプションのリスト。空のままにすると、何もしません。それ以外の場合は、バッチサイズのリストを提供し、opがそれらのサイズのいずれかまでバッチにパディングするようにします。エントリは単調に増加する必要があり、最後のエントリはmax_batch_sizeと等しくなければなりません。
max_enqueued_batches バッチキューの最大深度。デフォルトは10です。
autograph autographを使用して、効率的なグラフモード実行のためにPythonおよび熱心なスタイルのコードをコンパイルするかどうか。

デコレートされた関数は、バッチ処理されていない計算出力テンソルを返します。