EagerSession.Options

सार्वजनिक स्थिर वर्ग EagerSession.Options

सार्वजनिक तरीके

EagerSession.Options
Async (बूलियन मान)
यह नियंत्रित करता है कि वास्तव में किस तरह से प्रेषण किया गया है।
उत्सुकता
निर्माण ()
चयनित विकल्पों के साथ एक उत्सुक सत्र बनाता है।
EagerSession.Options
विन्यास (बाइट [] मूल्य)
प्रदान किए गए बफ़र में पाए गए डेटा के आधार पर सत्र को कॉन्फ़िगर करता है, जिसे TensorFlow config proto क्रमबद्ध किया जाता है।
EagerSession.Options
devicePlacementPolicy ( EagerSession.DevicePlacementPolicy मूल्य)
नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर एक ऑपरेशन को चलाने की कोशिश करते हैं, लेकिन कुछ इनपुट टेंसर्स उस डिवाइस पर नहीं होते हैं।
EagerSession.Options
resourceCleanupStrategy ( EagerSession.ResourceCleanupStrategy मूल्य)
नियंत्रित करता है कि जब आवश्यक नहीं है तो TensorFlow संसाधनों को कैसे साफ किया जाए।

निहित तरीके

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक EagerSession.Options async (बूलियन मूल्य)

यह नियंत्रित करता है कि वास्तव में किस तरह से प्रेषण किया गया है।

जब सही पर सेट किया जाता है, तो प्रत्येक ऑपरेशन को एसिंक्रोनस रूप से निष्पादित किया जाता है (जिस स्थिति में कुछ ऑपरेशन "गैर-तैयार" आउटपुट वापस कर सकते हैं)। जब गलत पर सेट किया जाता है, तो सभी ऑपरेशनों को सिंक्रोनाइज़ किया जाता है।

तुल्यकालिक निष्पादन डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।

मापदंडों
मूल्य अतुल्यकालिक निष्पादन के लिए सही, तुल्यकालिक के लिए गलत।

सार्वजनिक EagerSession निर्माण ()

चयनित विकल्पों के साथ एक उत्सुक सत्र बनाता है।

सार्वजनिक EagerSession.Options config (बाइट [] मूल्य)

प्रदान किए गए बफ़र में पाए गए डेटा के आधार पर सत्र को कॉन्फ़िगर करता है, जिसे TensorFlow config proto क्रमबद्ध किया जाता है।

चेतावनी: इस सुविधा का समर्थन परिवर्तन के अधीन है क्योंकि TensorFlow प्रोटोस भविष्य में सार्वजनिक समापन बिंदुओं पर समर्थित नहीं हो सकता है।

मापदंडों
मूल्य एक क्रमबद्ध विन्यास प्रोटो

सार्वजनिक EagerSession.Options devicePlacementPolicy ( EagerSession.DevicePlacementPolicy मूल्य)

नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर ऑपरेशन चलाने की कोशिश करते हैं, लेकिन कुछ इनपुट टेंसर्स उस डिवाइस पर नहीं होते हैं।

SILENT डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।

मापदंडों
मूल्य लागू करने की नीति
यह सभी देखें

सार्वजनिक EagerSession.Options resourceCleanupStrategy ( EagerSession.ResourceCleanupStrategy मूल्य)

नियंत्रित करता है कि जब आवश्यक नहीं है तो TensorFlow संसाधनों को कैसे साफ किया जाए।

IN_BACKGROUND का उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है।

मापदंडों
मूल्य उपयोग करने की रणनीति
यह सभी देखें