Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.config.optimizer.set_experimental_options

Установить экспериментальные параметры оптимизатора.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.config.optimizer.set_experimental_options

tf.config.optimizer.set_experimental_options(
    options
)

Использование 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 это экспериментальные параметры, список может измениться.

Аргументы
options Словарь экспериментальных параметров оптимизатора для настройки. Допустимые ключи:
  • layout_optimizer: Оптимизировать макеты тензоров, например. Это позволит использовать макет NCHW на GPU, что быстрее.
  • constant_folding: Сворачивание констант Статически определяет значение тензоров, когда это возможно, и материализует результат с помощью констант.
  • shape_optimization: Упрощение вычислений, выполненных над формами.
  • remapping: Переназначение подграфов на более эффективные реализации.
  • arithmetic_optimization: Упрощение арифметических операций с помощью общего устранения подвыражений и упрощения арифметики.
  • dependency_optimization: Управление оптимизациями зависимостей. Удаление избыточных зависимостей, что может позволить другие оптимизации. Этот оптимизатор также необходим для обрезки узлов Identity и NoOp.
  • loop_optimization: Оптимизации циклов.
  • function_optimization: Оптимизации функций и встраивание.
  • debug_stripper: Удаляет узлы, связанные с отладкой, из графа.
  • disable_model_pruning: Отключение удаления ненужных операций из графа
  • scoped_allocator_optimization: Попытка разместить независимые выходы Op непрерывно, чтобы объединить или устранить последующие операции.
  • pin_to_host_optimization: Принудительное размещение небольших операций на CPU.
  • implementation_selector: Включить обмен реализациями ядра на основе размещения устройства.
  • auto_mixed_precision: Изменить некоторые операции float32 на float16 на графических процессорах Volta и выше. Без использования масштабирования потерь это может привести к числовому переполнению (см. keras.mixed_precision.experimental.LossScaleOptimizer).
  • disable_meta_optimizer: Отключить весь мета-оптимизатор.
  • min_graph_nodes: Минимальное количество узлов в графе для оптимизации. Для более мелких графов оптимизация пропускается.
  • auto_parallel: Автоматическая паралеллизация графов путем разделения по размеру 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