tf.keras.distribution.LayoutMap

Объект, подобный словарю, сопоставляющий строки с экземплярами TensorLayout.

tf.keras.distribution.LayoutMap(
    device_mesh=None
)

LayoutMap использует строку в качестве ключа и TensorLayout в качестве значения. Существует различие в поведении между обычным словарем Python и этим классом. Строковый ключ будет обрабатываться как регулярное выражение при получении значения. Подробнее см. строку документации для get.

Ниже приведен пример использования. Вы можете определить схему именования TensorLayout, а затем получить соответствующий экземпляр TensorLayout.

В обычном случае ключ для запроса обычно является variable.path, который представляет собой идентификатор переменной.

В качестве сокращения допускаются кортежи или списки имён осей при вставке в качестве значения, которые будут преобразованы в TensorLayout.

layout_map = LayoutMap(device_mesh=None)
layout_map['dense.*kernel'] = (None, 'model')         # layout_2d
layout_map['dense.*bias'] = ('model',)                # layout_1d
layout_map['conv2d.*kernel'] = TensorLayout((None, None, None, 'model'))
layout_map['conv2d.*bias'] = TensorLayout(('model',))  # layout_1d

layout_1 = layout_map['dense_1.kernel']             # layout_1 == layout_2d
layout_2 = layout_map['dense_1.bias']               # layout_2 == layout_1d
layout_3 = layout_map['dense_2.kernel']             # layout_3 == layout_2d
layout_4 = layout_map['dense_2.bias']               # layout_4 == layout_1d
layout_5 = layout_map['my_model/conv2d_123/kernel'] # layout_5 == layout_4d
layout_6 = layout_map['my_model/conv2d_123/bias']   # layout_6 == layout_1d
layout_7 = layout_map['my_model/conv3d_1/kernel']   # layout_7 == None
layout_8 = layout_map['my_model/conv3d_1/bias']     # layout_8 == None

Методы

clear

clear()

D.clear() -> None. Удаляет все элементы из D.

get

get(
    key, default=None
)

Возвращает соответствующую компоновку по строковому ключу.

Если точного совпадения нет, все существующие ключи в карте компоновок будут обрабатываться как регулярные выражения и сопоставляться с входным ключом еще раз. Если есть несколько совпадений для регулярного выражения, будет вызвано исключение ValueError. Возвращает None, если совпадений не найдено.

items

items()

D.items() -> объект, подобный множеству, предоставляющий представление элементов D

keys

keys()

D.keys() -> объект, подобный множеству, предоставляющий представление ключей D

pop

pop(
    key, default=__marker
)

D.pop(k[,d]) -> v, удаляет указанный ключ и возвращает соответствующее значение. Если ключ не найден, возвращается d, если задано, иначе генерируется исключение KeyError.

popitem

popitem()

D.popitem() -> (k, v), удаляет и возвращает пару (ключ, значение) как кортеж из двух элементов; но генерирует исключение KeyError, если D пуст.

setdefault

setdefault(
    key, default=None
)

D.setdefault(k[,d]) -> D.get(k,d), также устанавливает D[k]=d, если k не в D

update

update(
    other, /, **kwds
)

D.update([E, ]**F) -> None. Обновляет D из отображения/итерируемого объекта E и F. Если E присутствует и имеет метод .keys(), делает: для k в E: D[k] = E[k] Если E присутствует и не имеет метода .keys(), делает: для (k, v) в E: D[k] = v В любом случае, этому следуют: для k, v в F.items(): D[k] = v

values

values()

D.values() -> объект, предоставляющий представление значений D

__contains__

__contains__(
    key
)

__eq__

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

__getitem__

Просмотреть исходный код

__getitem__(
    key
)

Возвращает соответствующую компоновку по строковому ключу.

Если точного совпадения нет, все существующие ключи в карте компоновок будут обрабатываться как регулярные выражения и сопоставляться с входным ключом еще раз. Если есть несколько совпадений для регулярного выражения, будет вызвано исключение ValueError. Возвращает None, если совпадений не найдено.

__iter__

Просмотреть исходный код

__iter__()

__len__

Просмотреть исходный код

__len__()