tf.data.Options

Представляет параметры для tf.data.Dataset.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.data.Options

tf.data.Options()

Используется в блокнотах

Используется в руководствах
Распределенный ввод Обучение с несколькими рабочими узлами с помощью Keras

Объект tf.data.Options может использоваться, например, для управления тем, какие статические оптимизации применять к графику конвейера ввода или использовать ли моделирование производительности для динамической настройки параллельности операций, таких как tf.data.Dataset.map или tf.data.Dataset.interleave.

Параметры устанавливаются для всего набора данных и переносятся на наборы данных, созданные с помощью преобразований tf.data.

Параметры можно установить, создав объект Options и используя преобразование tf.data.Dataset.with_options(options), которое возвращает набор данных с установленными параметрами.

dataset = tf.data.Dataset.range(42)
options = tf.data.Options()
options.deterministic = False
dataset = dataset.with_options(options)
print(dataset.options().deterministic)
False

Примечание: Известным ограничением реализации tf.data.Options является то, что параметры не сохраняются через границы tf.function. В частности, для установки параметров для набора данных, по которому выполняется итерация в пределах tf.function, параметры необходимо устанавливать в пределах той же tf.function.

Атрибуты
`autotune`	Параметры автонастройки, связанные с набором данных. Подробности см. в `tf.data.experimental.AutotuneOptions`.
`dataset_name`	Имя набора данных, чтобы помочь при отладке.
`deterministic`	Нужно ли выводить результаты в детерминированном порядке. Если None, по умолчанию True.
`experimental_deterministic`	УСТАНОВЛЕНО. Используйте `deterministic` вместо этого.
`experimental_distribute`	Параметры стратегии распределения, связанные с набором данных. Подробности см. в `tf.data.experimental.DistributeOptions`.
`experimental_external_state_policy`	Этот параметр можно использовать для переопределения политики по умолчанию для обработки внешнего состояния при сериализации набора данных или сохранении его итератора. Доступны три настройки: IGNORE: внешнее состояние игнорируется без предупреждения; WARN: внешнее состояние игнорируется и выводится предупреждение; FAIL: внешнее состояние приводит к ошибке.
`experimental_optimization`	Параметры оптимизации, связанные с набором данных. Подробности см. в `tf.data.experimental.OptimizationOptions`.
`experimental_slack`	Добавлять ли «пробелы» в последней `prefetch` части конвейера ввода, если она существует. Это может уменьшить конфликт процессора с активностью ускорителя на стороне хоста в начале шага. Частота пробелов определяется количеством устройств, подключенных к этому конвейеру ввода. Если None, по умолчанию False.
`experimental_symbolic_checkpoint`	Сохранять ли состояние внутреннего конвейера ввода, сохраняя курсоры в источниках данных, которые идентифицируют последний(ие) элемент(ы), сгенерированные в качестве выходных данных для потребителя tf.data. Это альтернатива по умолчанию «явным» сохранениям, которые сохраняют состояние внутреннего конвейера ввода в точке сохранения. Обратите внимание, что символическое сохранение не поддерживается для преобразований, которые могут переупорядочивать элементы.
`experimental_threading`	УСТАНОВЛЕНО. Используйте `threading` вместо этого.
`experimental_warm_start`	Запускать ли фоновые потоки асинхронных преобразований при создании итератора, а не во время первого вызова `next()`. По умолчанию `False`. Это улучшает задержку начальных вызовов «next()» за счет требования большего объема памяти для хранения предварительно извлеченных элементов между временем создания итератора и его использованием.
`framework_type`	Список фреймворков, используемых для генерации этого конвейера, используется для телеметрии.
`threading`	Параметры потоков, связанные с набором данных. Подробности см. в `tf.data.ThreadingOptions`.

Методы

`merge`

Просмотреть исходный код

merge(
    options
)

Объединяет себя с указанным tf.data.Options.

Если этот объект и options для объединения устанавливают параметр по-разному, генерируется предупреждение, и значение этого объекта обновляется со значением объекта options.

Аргументы
`options`	`tf.data.Options` для объединения.

Возвращает
Новый объект `tf.data.Options`, который является результатом объединения self с входным `tf.data.Options`.

`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/Options