tf.ReaderBase
Базовый класс для разных типов Reader, которые производят запись на каждом шаге.
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
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
num_work_units_completed(
name=None
)
Возвращает количество обработанных единиц работы этим reader.
| Аргументы | |
|---|---|
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Численный тензор int64. |
read
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
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
reset(
name=None
)
Восстановление reader в его начальное чистое состояние.
| Аргументы | |
|---|---|
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Созданная операция. |
restore_state
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
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