tf.compat.v1.tpu.rewrite

Перестраивает computation для выполнения в системе TPU.

tf.compat.v1.tpu.rewrite(
    computation: Callable[..., Any],
    inputs: Optional[List[List[Optional[core_types.Tensor]]]] = None,
    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
) -> Any

Аргументы
`computation`	Функция Python, которая строит вычисление для применения к входным данным. Если функция принимает n входных значений, «inputs» должен быть списком из n тензоров. `computation` может возвращать список операций и тензоров. В возвращаемом списке тензоры должны предшествовать операциям. Возвращаемое значение `rewrite` — это список тензоров, соответствующих тензорам из выходных данных `computation`. Все `Operation`s, созданные во время `computation`, будут выполнены при вычислении любого из возвращаемых выходных тензоров, а не только тех, которые были возвращены.
`inputs`	Список входных тензоров или `None` (эквивалент пустого списка). Каждый вход может представлять собой вложенную структуру, содержащую значения, которые можно преобразовать в тензоры. Обратите внимание, что передача N-мерного списка совместимых значений приведёт к созданию N-мерного списка скалярных тензоров, а не одного тензора ранга N. Если требуется другое поведение, преобразуйте часть входных данных в тензоры с помощью `tf.convert_to_tensor`.
`infeed_queue`	Если значение не равно `None`, `InfeedQueue`, в который добавляется кортеж аргументов в качестве входных данных для `computation`.
`device_assignment`	если значение не равно `None`, `DeviceAssignment`, описывающий соответствие между логическими ядрами вычисления и физическими ядрами в топологии TPU. Для вычисления на одном ядре его можно не указывать; в этом случае используется ядро, связанное с задачей 0 и устройством TPU 0.
`name`	(Устарело) Ничего не делает.
`xla_options`	Экземпляр `tpu.XLAOptions`, задающий параметры, передаваемые компилятору XLA. Для параметров по умолчанию используйте `None`.

Возвращает
Ту же структуру данных, что и при непосредственном вызове computation(*inputs), за некоторыми исключениями, необходимыми для корректной работы. К исключениям относятся: 1) Выходное значение None: возвращается NoOp, зависящий от computation через управляющую зависимость. 2) Единственное выходное значение: возвращается кортеж, содержащий это значение. 3) Выходные данные, состоящие только из операций: возвращается NoOp, зависящий от computation через управляющую зависимость.

Возвращает

Ту же структуру данных, что и при непосредственном вызове computation(*inputs), за некоторыми исключениями, необходимыми для корректной работы. К исключениям относятся:

1) Выходное значение None: возвращается NoOp, зависящий от computation через управляющую зависимость. 2) Единственное выходное значение: возвращается кортеж, содержащий это значение. 3) Выходные данные, состоящие только из операций: возвращается NoOp, зависящий от computation через управляющую зависимость.

© 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/rewrite