Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.autograph.experimental.set_loop_options

Указывает дополнительные аргументы, которые необходимо передать в окружающий цикл while_loop.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.autograph.experimental.set_loop_options

tf.autograph.experimental.set_loop_options(
    parallel_iterations=UNSPECIFIED, swap_memory=UNSPECIFIED,
    maximum_iterations=UNSPECIFIED, shape_invariants=UNSPECIFIED
)

Параметры применяются только к ближайшему окружающему циклу. Они имеют эффект только если цикл размещён как TF while_loop; в противном случае параметры не имеют эффекта.

Использование:

@tf.function(autograph=True)
def f():
  n = 0
  for i in tf.range(10):
    tf.autograph.experimental.set_loop_options(maximum_iterations=3)
    n += 1
  return n
@tf.function(autograph=True)
def f():
  v = tf.constant((0,))
  for i in tf.range(3):
    tf.autograph.experimental.set_loop_options(
        shape_invariants=[(v, tf.TensorShape([None]))]
    )
    v = tf.concat((v, [i]), 0)
  return v

См. также tf.while_loop.

Аргументы
parallel_iterations Максимальное количество итераций, разрешенных для выполнения параллельно в любой момент времени. Обратите внимание, что это не гарантирует параллельное выполнение.
swap_memory Нужно ли хранить промежуточные значения, необходимые для градиентов, в ЦП вместо видеокарты.
maximum_iterations Разрешает ограничение общего количества итераций, выполняемых циклом.
shape_invariants Разрешает управлять аргументом с тем же именем, переданным в tf.while_loop. В отличие от tf.while_loop, это список пар (tensor, shape) .

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/autograph/experimental/set_loop_options

Spec-Zone.ru

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