tf.compat.v1.tpu.batch_parallel

Разделяет computation по размеру пакетной размерности для параллельного выполнения.

tf.compat.v1.tpu.batch_parallel(
    computation: Callable[..., Any],
    inputs: Optional[List[List[Optional[core_types.Tensor]]]] = None,
    num_shards: int = 1,
    infeed_queue: Optional[tpu_feed.InfeedQueue] = None,
    device_assignment: Optional[tf.tpu.experimental.DeviceAssignment] = None,
    name: Optional[Text] = None,
    xla_options: Optional[tf.tpu.XLAOptions] = None
)

Обёртка для удобства работы со shard().

inputs должен быть списком тензоров или None (эквивалентно пустому списку). Каждый вход разбивается на num_shards части по 0-й размерности, и вычисление применяется к каждой части параллельно.

Тензоры транслируются на все части, если они лексически заключены в computation. Например:

x = tf.constant(7) def computation(): return x + 3 ... = shard(computation, ...)

Выходы всех частей конкатенируются обратно по их 0-й размерности.

Входы и выходы вычисления должны быть тензорами с размером хотя бы 1.

Аргументы
`computation`	Функция Python, которая строит вычисление, которое нужно применить к каждой части входных данных.
`inputs`	Список входных тензоров или None (эквивалентно пустому списку). 0-й размер каждого тензора должен быть кратен `num_shards`.
`num_shards`	Количество частей.
`infeed_queue`	Если не `None`, то кортеж аргументов, которые нужно добавить в качестве входов в `computation`.
`device_assignment`	Если не `None`, то объект `DeviceAssignment`, описывающий сопоставление между логическими ядрами в вычислении и физическими ядрами в топологии TPU. Использует значение по умолчанию для распределения устройств, если `None`. `DeviceAssignment` можно опустить, если каждая часть вычисления использует только одно ядро, и либо есть только одна часть, либо количество частей равно количеству ядер в системе TPU.
`name`	(Устарело) Ничего не делает.
`xla_options`	Экземпляр `tpu.XLAOptions`, который указывает параметры, передаваемые компилятору XLA. Используйте `None` для параметров по умолчанию.

Возвращаемые значения
Список выходных тензоров.

Исключения
`ValueError`	Если `num_shards <= 0`

© 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/compat/v1/tpu/batch_parallel