tf.data.experimental.OptimizationOptions

Представляет параметры оптимизации набора данных.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.data.experimental.OptimizationOptions

tf.data.experimental.OptimizationOptions()

Параметры оптимизации набора данных можно задать с помощью свойства experimental_optimization объекта tf.data.Options; это свойство является экземпляром tf.data.experimental.OptimizationOptions.

options = tf.data.Options()
options.experimental_optimization.noop_elimination = True
options.experimental_optimization.apply_default_optimizations = False
dataset = dataset.with_options(options)

Атрибуты
`apply_default_optimizations`	Применять ли оптимизации графа по умолчанию. Если задано значение False, применяются только явно включенные оптимизации графа.
`filter_fusion`	Объединять ли преобразования фильтрации. Если значение None, по умолчанию используется False.
`filter_parallelization`	Выполнять ли преобразования фильтрации без состояния параллельно. Если значение None, по умолчанию используется False.
`inject_prefetch`	Добавлять ли преобразование предварительной выборки в качестве последнего преобразования, если последнее преобразование является синхронным. Если значение None, по умолчанию используется True.
`map_and_batch_fusion`	Объединять ли преобразования map и batch. Если значение None, по умолчанию используется True.
`map_and_filter_fusion`	Объединять ли преобразования map и filter. Если значение None, по умолчанию используется False.
`map_fusion`	Объединять ли преобразования map. Если значение None, по умолчанию используется False.
`map_parallelization`	Выполнять ли преобразования map без состояния параллельно. Если значение None, по умолчанию используется True.
`noop_elimination`	Удалять ли преобразования, не выполняющие никаких действий. Если значение None, по умолчанию используется True.
`parallel_batch`	Выполнять ли копирование элементов пакета параллельно. Если значение None, по умолчанию используется True.
`seq_interleave_prefetch`	Заменять ли параллельное чередование последовательным чередованием, которое предварительно получает элементы из входных итераторов. Если значение None, по умолчанию используется False.
`shuffle_and_repeat_fusion`	Объединять ли преобразования перемешивания и повторения. Если значение None, по умолчанию используется True.

Методы

`eq`

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

`ne`

Просмотреть исходный код

__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/OptimizationOptions