tf.raw_ops.MapDefun
Применяет функцию к списку тензоров, распакованных из аргументов по измерению 0.
tf.raw_ops.MapDefun(
arguments,
captured_inputs,
output_types,
output_shapes,
f,
max_intra_op_parallelism=1,
name=None
)
Предполагается, что функция, заданная f, не имеет состояния и выполняется параллельно для всех срезов; одновременно будет запланировано до batch_size функций (то есть до размера измерения 0 каждого аргумента).
Атрибут max_intra_op_parallelism, значение которого по умолчанию равно 1, можно использовать для ограничения параллелизма операций внутри операции. Чтобы ограничить параллелизм между операциями, пользователь может задать для набора данных частный пул потоков с помощью ThreadingOptions из tf.data.Options.
Обратите внимание, что эта операция напрямую пользователям не предоставляется, а вызывается при преобразованиях tf.data.
| Аргументы | |
|---|---|
arguments | Список объектов Tensor. Список тензоров типов Targuments, соответствующих входным данным, к которым следует применить функцию. |
captured_inputs | Список объектов Tensor. Список тензоров типов Tcaptured, соответствующих захваченным входным данным defun. |
output_types | Список tf.DTypes длиной >= 1. Список типов. |
output_shapes | Список форм (каждая — это tf.TensorShape или список ints) длиной >= 1. Список форм. |
f | Функция, декорированная с помощью @Defun. |
max_intra_op_parallelism | Необязательный int. По умолчанию — 1. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Список объектов Tensor типа output_types. |
© 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/raw_ops/MapDefun
