Spec-Zone.ru › TensorFlow 1.15

tf.ReaderBase

Базовый класс для разных типов Reader, которые производят запись на каждом шаге.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.ReaderBase

tf.ReaderBase(
    reader_ref, supports_serialize=False
)

В концептуальном плане Reader преобразует строковые «единицы работы» в записи (пары ключ-значение). Обычно «единицы работы» — это имена файлов, а записи извлекаются из содержимого этих файлов. Мы хотим получить одну запись на шаг, но одна единица работы может соответствовать многим записям.

Поэтому мы вводим некоторое отвязывание, используя очередь. Очередь содержит единицы работы, а Reader извлекает из очереди, когда от него требуется произвести запись (через Read()), но он завершил последнюю единицу работы.

Аргументы
reader_ref Операция, реализующая reader.
supports_serialize True, если реализация reader может сериализовать своё состояние.
Исключения
RuntimeError Если включено выполнение eager.

Совместимость с Eager

Reader не совместимы с выполнением eager. Вместо этого, пожалуйста, используйте tf.data, чтобы получить данные в вашу модель.

Атрибуты
reader_ref Операция, реализующая reader.
supports_serialize Можно ли сериализовать состояние реализации Reader.

Методы

num_records_produced

Просмотреть исходный код

num_records_produced(
    name=None
)

Возвращает количество записей, произведённых этим reader.

Это совпадает с количеством успешных вызовов Read.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Численный тензор int64.

num_work_units_completed

Просмотреть исходный код

num_work_units_completed(
    name=None
)

Возвращает количество обработанных единиц работы этим reader.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Численный тензор int64.

read

Просмотреть исходный код

read(
    queue, name=None
)

Возвращает следующую пару записей (ключ, значение), произведённую reader.

Будет извлечена единица работы из очереди, если это необходимо (например, когда Reader должен начать чтение из нового файла, так как он завершил предыдущий файл).

Аргументы
queue Очередь или изменяемый строковый тензор, представляющий дескриптор очереди со строковыми элементами.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Кортеж тензоров (ключ, значение).
key Строковый скалярный тензор.
value Строковый скалярный тензор.

read_up_to

Просмотреть исходный код

read_up_to(
    queue, num_records, name=None
)

Возвращает до num_records пар записей (ключ, значение), произведённых reader.

Будет извлечена единица работы из очереди, если это необходимо (например, когда Reader должен начать чтение из нового файла, так как он завершил предыдущий файл). Может вернуть меньше num_records даже до последней партии.

Аргументы
queue Очередь или изменяемый строковый тензор, представляющий дескриптор очереди со строковыми элементами.
num_records Количество записей для чтения.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Кортеж тензоров (ключи, значения).
keys Строковый тензор 1-D.
values Строковый тензор 1-D.

reset

Просмотреть исходный код

reset(
    name=None
)

Восстановление reader в его начальное чистое состояние.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Созданная операция.

restore_state

Просмотреть исходный код

restore_state(
    state, name=None
)

Восстановление reader до ранее сохранённого состояния.

Не все Reader поддерживают восстановление, поэтому это может вызвать ошибку Unimplemented.

Аргументы
state Строковый тензор. Результат SerializeState Reader с соответствующим типом.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Созданная операция.

serialize_state

Просмотреть исходный код

serialize_state(
    name=None
)

Производит строковый тензор, кодирующий состояние reader.

Не все Reader поддерживают сериализацию, поэтому это может вызвать ошибку Unimplemented.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Строковый тензор.

© 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/ReaderBase

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API