tf.autograph.experimental.set_loop_options

Указывает дополнительные аргументы, которые будут переданы в окружающий цикл while_loop.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

Дополнительную информацию см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.autograph.experimental.set_loop_options

tf.autograph.experimental.set_loop_options(
    parallel_iterations=UNSPECIFIED,
    swap_memory=UNSPECIFIED,
    maximum_iterations=UNSPECIFIED,
    shape_invariants=UNSPECIFIED
)

Параметры применяются только к ближайшему окружающему циклу. Они действуют только в том случае, если цикл подготовлен как цикл TF while_loop; в противном случае параметры не оказывают никакого влияния.

Использование
>>> @tf.function(autograph=True) ... def f(): ... n = 0 ... for i in tf.range(10): ... tf.autograph.experimental.set_loop_options(maximum_iterations=3) ... n += 1 ... return n @tf.function(autograph=True) def f(): v = tf.constant((0,)) for i in tf.range(3): tf.autograph.experimental.set_loop_options( shape_invariants=[(v, tf.TensorShape([None]))] ) v = tf.concat((v, [i]), 0) return v

Использование

>>> @tf.function(autograph=True)
... def f():
...   n = 0
...   for i in tf.range(10):
...     tf.autograph.experimental.set_loop_options(maximum_iterations=3)
...     n += 1
...   return n

@tf.function(autograph=True)
def f():
  v = tf.constant((0,))
  for i in tf.range(3):
    tf.autograph.experimental.set_loop_options(
        shape_invariants=[(v, tf.TensorShape([None]))]
    )
    v = tf.concat((v, [i]), 0)
  return v

Также см. tf.while_loop.

Аргументы
`parallel_iterations`	Максимальное количество итераций, которые могут выполняться параллельно в любой момент времени. Обратите внимание, что это не гарантирует параллельное выполнение.
`swap_memory`	Необходимо ли хранить промежуточные значения, необходимые для градиентов, в ЦП вместо графического процессора.
`maximum_iterations`	Разрешает ограничить общее количество итераций, выполняемых циклом.
`shape_invariants`	Разрешает контролировать аргумент с таким же именем, переданный в tf.while_loop. В отличие от tf.while_loop, это список пар `(tensor, shape)`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/autograph/experimental/set_loop_options