tf.keras.utils.GeneratorEnqueuer

Создаёт очередь из генератора данных.

Наследуется от: SequenceEnqueuer

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.utils.GeneratorEnqueuer, `tf.compat.v2.keras.utils.GeneratorEnqueuer`

tf.keras.utils.GeneratorEnqueuer(
    sequence, use_multiprocessing=False, random_seed=None
)

Предоставленный генератор может быть конечным, в этом случае класс выбросит исключение StopIteration.

Используется в fit_generator, evaluate_generator, predict_generator.

Аргументы
`generator`	функция-генератор, которая возвращает данные
`use_multiprocessing`	использовать многопроцессорность, если True, иначе потоки
`wait_time`	время ожидания между вызовами `put()`
`random_seed`	Начальное значение для семян рабочих процессов, для каждого рабочего процесса будет увеличиваться на единицу.

Методы

get()

Создаёт генератор для извлечения данных из очереди.

Пропускает данные, если они None.

Следующий элемент в очереди, т.е. кортеж (inputs, targets) или (inputs, targets, sample_weights).

is_running()

start(
    workers=1, max_queue_size=10
)

Запускает рабочие процессы обработчика.

Аргументы
`workers`	Количество рабочих процессов.
`max_queue_size`	Размер очереди (если она полная, рабочие процессы могут заблокироваться на `put()`)

stop(
    timeout=None
)

Останавливает работающие потоки и ждёт их завершения, если необходимо.

Должен вызываться тем же потоком, который вызвал start().

Аргументы
`timeout`	максимальное время ожидания `thread.join()`

© 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/keras/utils/GeneratorEnqueuer