tf.data.experimental.map_and_batch

Объединённая реализация map и batch. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.data.experimental.map_and_batch, `tf.compat.v2.data.experimental.map_and_batch`

tf.data.experimental.map_and_batch(
    map_func, batch_size, num_parallel_batches=None, drop_remainder=False,
    num_parallel_calls=None
)

Применяет map_func к batch_size последовательным элементам этого набора данных, а затем объединяет их в пакет. Функционально, это эквивалентно map и batch. Однако, объединяя две преобразования вместе, реализация может быть более эффективной. Представление этого преобразования в API временное. Как только будет реализована автоматическая оптимизация конвейера ввода-вывода, объединение map и batch будет происходить автоматически, а этот API будет устаревшим.

Аргументы
`map_func`	Функция, отображающая вложенную структуру тензоров в другую вложенную структуру тензоров.
`batch_size`	Скаляр `tf.int64` типа `tf.Tensor`, представляющий количество последовательных элементов этого набора данных, которые следует объединить в один пакет.
`num_parallel_batches`	(Необязательно.) Скаляр `tf.int64` типа `tf.Tensor`, представляющий количество пакетов, создаваемых параллельно. С одной стороны, более высокие значения могут помочь смягчить эффект отстающих элементов. С другой стороны, более высокие значения могут увеличить конкуренцию, если процессор CPU ограничен.
`drop_remainder`	(Необязательно.) Скаляр `tf.bool` типа `tf.Tensor`, представляющий, следует ли отбрасывать последний пакет в случае, если его размер меньше желаемого; поведение по умолчанию — не отбрасывать меньший пакет.
`num_parallel_calls`	(Необязательно.) Скаляр `tf.int32` типа `tf.Tensor`, представляющий количество элементов, обрабатываемых параллельно. Если не указано, параллельно будут обрабатываться `batch_size * num_parallel_batches` элементов. Если используется значение `tf.data.experimental.AUTOTUNE`, то количество параллельных вызовов устанавливается динамически в зависимости от доступного CPU.

Возвращаемое значение
Функция преобразования `Dataset`, которая может быть передана в `tf.data.Dataset.apply`.

Исключения
`ValueError`	Если указаны как `num_parallel_batches`, так и `num_parallel_calls` .

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/data/experimental/map_and_batch