Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.config.optimizer.set_experimental_options

Задает экспериментальные параметры оптимизатора.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.config.optimizer.set_experimental_options

tf.config.optimizer.set_experimental_options(
    options
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве
  • Оптимизация графов TensorFlow с помощью Grappler

Обратите внимание, что оптимизации применяются только в режиме графа (внутри tf.function). Кроме того, поскольку эти параметры являются экспериментальными, их список может измениться.

Аргументы
options Словарь экспериментальных параметров оптимизатора. Допустимые ключи:
  • layout_optimizer: оптимизация размещения тензоров. Например, будет предпринята попытка использовать на GPU размещение NCHW, которое работает быстрее.
  • constant_folding: свертка констант. По возможности статически вычисляет значения тензоров и материализует результат с помощью констант.
  • shape_optimization: упрощение вычислений, выполняемых над формами.
  • remapping: переназначение подграфов на более эффективные реализации.
  • arithmetic_optimization: упрощение арифметических операций с помощью устранения общих подвыражений и арифметических преобразований.
  • dependency_optimization: управление оптимизацией зависимостей. Удаляет избыточные зависимости управления, что может включить другие оптимизации. Этот оптимизатор также необходим для удаления узлов Identity и NoOp.
  • loop_optimization: оптимизация циклов.
  • function_optimization: оптимизация функций и встраивание.
  • debug_stripper: удаление из графа узлов, связанных с отладкой.
  • disable_model_pruning: отключение удаления ненужных операций из графа
  • scoped_allocator_optimization: попытка выделить память для выходов некоторых независимых операций непрерывно, чтобы объединить или устранить последующие операции.
  • pin_to_host_optimization: принудительное выполнение небольших операций на CPU.
  • implementation_selector: включение смены реализаций ядер в зависимости от размещения на устройстве.
  • auto_mixed_precision: замена некоторых операций с float32 на float16 на GPU Volta и более новых моделей. Без масштабирования функции потерь это может привести к числовому антипереполнению (см. keras.mixed_precision.experimental.LossScaleOptimizer).
  • disable_meta_optimizer: отключение всего метаоптимизатора.
  • min_graph_nodes: минимальное число узлов в графе для выполнения оптимизации. Для графов меньшего размера оптимизация пропускается.
  • auto_parallel: автоматическое распараллеливание графов путем разделения по измерению пакета

© 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/config/optimizer/set_experimental_options

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API