tf.data.experimental.AutotuneOptions

Представляет параметры для автоматической настройки производительности набора данных.

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.data.experimental.AutotuneOptions()

options = tf.data.Options()
options.autotune.enabled = False
dataset = dataset.with_options(options)

Атрибуты
`autotune_algorithm`	Если автоматическая настройка включена (через `autotune`), определяет используемый алгоритм.
`cpu_budget`	Если автоматическая настройка включена (через `autotune`), определяет используемый бюджет CPU. Допускаются значения, превышающие количество ядер CPU, доступных для планирования, но они могут привести к конкуренции за ресурсы CPU. Если значение равно None, по умолчанию используется количество ядер CPU, доступных для планирования.
`enabled`	Следует ли автоматически настраивать параметры производительности. Если значение равно None, по умолчанию используется True.
`ram_budget`	Если автоматическая настройка включена (через `autotune`), определяет используемый бюджет RAM. Значения, превышающие доступный объём RAM в байтах, могут привести к OOM. Если значение равно None, по умолчанию используется половина доступного объёма RAM в байтах.

Методы

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

__ne__(
    other
)

Возвращает self!=value.

© 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/data/experimental/AutotuneOptions