tf.data.experimental.StatsAggregator

Состояние ресурс, который агрегирует статистику из одного или нескольких итераторов.

tf.data.experimental.StatsAggregator()

Для записи статистики используйте одну из пользовательских функций преобразования, определенных в этом модуле, при определении вашего tf.data.Dataset. Вся статистика будет агрегирована StatsAggregator соответствующей данному итератору (см. ниже). Например, для записи задержки создания каждого элемента при итерации по набору данных:

dataset = ...
dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.latency_stats("total_bytes"))

Чтобы связать StatsAggregator с объектом tf.data.Dataset, используйте следующий шаблон:

aggregator = tf.data.experimental.StatsAggregator()
dataset = ...

# Apply `StatsOptions` to associate `dataset` with `aggregator`.
options = tf.data.Options()
options.experimental_stats.aggregator = aggregator
dataset = dataset.with_options(options)

Чтобы получить сводку протокольного буфера текущих агрегированных статистических данных, используйте тензор StatsAggregator.get_summary(). Самый простой способ сделать это — добавить возвращённый тензор в коллекцию tf.GraphKeys.SUMMARIES, чтобы сводки включались в любые существующие сводки.

aggregator = tf.data.experimental.StatsAggregator()
# ...
stats_summary = aggregator.get_summary()
tf.compat.v1.add_to_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES, stats_summary)

Примечание: Этот интерфейс экспериментальный и ожидается, что он изменится. В частности, ожидается, что мы добавим другие реализации StatsAggregator, которые предоставляют различные способы экспорта статистики, и добавим больше типов статистики.

Методы

get_summary

Просмотреть исходный код

get_summary()

Возвращает строковый tf.Tensor тензор, который резюмирует агрегированную статистику.

Возвращаемый тензор будет содержать сериализованный tf.compat.v1.summary.Summary протокольный буфер, который можно использовать со стандартными средствами регистрации TensorBoard.