tf.compat.v1.data.experimental.StatsAggregator

Состояние ресурса, который агрегирует статистику из одного или нескольких итераторов.

tf.compat.v1.data.experimental.StatsAggregator()

Для записи статистики используйте одну из пользовательских функций преобразования, определённых в этом модуле, при определении вашего tf.data.Dataset. Вся статистика будет агрегирована StatsAggregator , связанным с конкретным итератором (см. ниже). Например, чтобы записать задержку создания каждого элемента при итерации по набору данных:

dataset = ...
dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.latency_stats("total_bytes"))

Чтобы связать StatsAggregator с объектом tf.data.Dataset, используйте следующий шаблон:

aggregator = tf.data.experimental.StatsAggregator()
dataset = ...

# Apply `StatsOptions` to associate `dataset` with `aggregator`.
options = tf.data.Options()
options.experimental_stats.aggregator = aggregator
dataset = dataset.with_options(options)

Чтобы получить протокольный буфер с суммарной информацией о текущей агрегированной статистике, используйте тензор StatsAggregator.get_summary() . Самый простой способ сделать это — добавить возвращаемый тензор в коллекцию tf.GraphKeys.SUMMARIES, чтобы сводки были включены в любые существующие сводки.

aggregator = tf.data.experimental.StatsAggregator()
# ...
stats_summary = aggregator.get_summary()
tf.compat.v1.add_to_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES, stats_summary)

Примечание: Этот интерфейс является экспериментальным и ожидается, что он изменится. В частности, мы ожидаем добавить другие реализации StatsAggregator, которые предоставляют разные способы экспорта статистики, и добавить больше типов статистики.

Методы

get_summary

Просмотреть исходный код

get_summary()

Возвращает строковый tf.Tensor тензор, обобщающий агрегированную статистику.

Возвращаемый тензор будет содержать сериализованный tf.compat.v1.summary.Summary протокольный буфер, который можно использовать с стандартными средствами ведения журнала TensorBoard.