tf.tpu.batch_parallel

Разделение computation по размеру пакет для параллельного выполнения.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.tpu.batch_parallel`

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.tpu.batch_parallel

tf.tpu.batch_parallel(
    computation, inputs=None, num_shards=1, infeed_queue=None,
    device_assignment=None, name=None
)

Обёртка для удобства работы с shard().

inputs должна быть списком тензоров или None (эквивалентно пустому списку). Каждый вход разделяется на num_shards части по 0-му измерению, и вычисление применяется к каждому фрагменту параллельно.

Тензоры транслируются на все фрагменты, если они лексически захвачены computation. Например:

x = tf.constant(7) def computation(): return x + 3 ... = shard(computation, ...)

Выходы со всех фрагментов конкатенируются обратно по их 0-му измерению.

Входы и выходы вычисления должны быть тензорами с рангом не менее 1.

Аргументы
`computation`	Функция Python, которая строит вычисление, применяемое к каждому фрагменту входных данных.
`inputs`	Список входных тензоров или None (эквивалентно пустому списку). 0-е измерение каждого тензора должно быть кратно `num_shards`.
`num_shards`	Количество фрагментов.
`infeed_queue`	Если не `None`, кортеж аргументов, которые нужно добавить в качестве входов в `computation`.
`device_assignment`	Если не `None`, описание соответствия между логическими ядрами в вычислении и физическими ядрами в топологии TPU. Используется значение по умолчанию, если `None`. Описание соответствия можно опустить, если каждый фрагмент вычисления использует только одно ядро, и либо фрагментов только один, либо количество фрагментов равно количеству ядер в системе TPU.
`name`	(Устарело) Ничего не делает.

Возвращаемые значения
Список выходных тензоров.

Исключения
`ValueError`	Если `num_shards <= 0`

© 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/tpu/batch_parallel