Примечание: Это аварийный выход для существующих применений map_and_batch , которые не работают с функциями V2. Новые применения настоятельно не рекомендуются, и существующие должны мигрировать в map_and_batch, так как этот метод не будет удалён в V2.
Аргументы
map_func
Функция, отображающая вложенную структуру тензоров в другую вложенную структуру тензоров.
batch_size
Скалярное значение tf.int64, представляющее количество последовательных элементов этого набора данных, объединяемых в одной пачке.
num_parallel_batches
(Необязательно.) Скалярное значение tf.int64, представляющее количество партий, создаваемых параллельно. С одной стороны, более высокие значения могут помочь уменьшить эффект «отстающих». С другой стороны, более высокие значения могут увеличить конфликт, если ЦП недостаточно мощный.
drop_remainder
(Необязательно.) Скалярное значение tf.bool, представляющее, следует ли отбрасывать последнюю партию в случае, если её размер меньше желаемого; стандартное поведение — не отбрасывать меньшую партию.
num_parallel_calls
(Необязательно.) Скалярное значение tf.int32, представляющее количество элементов, обрабатываемых параллельно. Если не указано, batch_size * num_parallel_batches элементов будут обрабатываться параллельно. Если используется значение tf.data.experimental.AUTOTUNE, то количество параллельных вызовов динамически устанавливается в зависимости от доступного ЦП.
Возвращаемое значение
Функция преобразования Dataset, которая может быть передана в tf.data.Dataset.apply.
Исключения
ValueError
Если и num_parallel_batches, и num_parallel_calls указаны.
