tf.autograph.experimental.set_loop_options
Задает дополнительные аргументы, передаваемые во внешний while_loop.
tf.autograph.experimental.set_loop_options(
parallel_iterations=UNSPECIFIED,
swap_memory=UNSPECIFIED,
maximum_iterations=UNSPECIFIED,
shape_invariants=UNSPECIFIED
)
Параметры применяются только к непосредственно охватывающему циклу. Они действуют, только если цикл преобразуется в TF while_loop; в противном случае параметры не оказывают никакого эффекта.
| 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 |
См. также 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 | Следует ли хранить промежуточные значения, необходимые для вычисления градиентов, на CPU вместо GPU. |
maximum_iterations | Позволяет ограничить общее количество итераций, выполняемых циклом. |
shape_invariants | Позволяет управлять аргументом с таким же именем, передаваемым в tf.while_loop. В отличие от tf.while_loop, здесь используется 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