tf.compat.v1.ReaderBase

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

tf.compat.v1.ReaderBase(
    reader_ref, supports_serialize=False
)

Понятийно, Reader преобразуют строковые «рабочие единицы» в записи (пары ключ-значение). Обычно «рабочие единицы» — это имена файлов, а записи извлекаются из содержимого этих файлов. Мы хотим получить одну запись на каждом шаге, но одна рабочая единица может соответствовать многим записям.

Поэтому мы вводим некоторую декомпозицию с помощью очереди. Очередь содержит рабочие единицы, и Reader извлекает из очереди, когда ему требуется произвести запись (через Read()), но он завершил последнюю рабочую единицу.

Args
`reader_ref`	Операция, реализующая reader.
`supports_serialize`	True, если реализация reader может сериализовать своё состояние.

Raises
`RuntimeError`	Если включено выполнение eager.

Совместимость с eager

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

Attributes
`reader_ref`	Операция, реализующая reader.
`supports_serialize`	Может ли реализация Reader сериализовать своё состояние.

Методы

`num_records_produced`

Посмотреть исходный код

num_records_produced(
    name=None
)

Возвращает количество записей, произведённых этим reader.

Это то же самое, что и количество успешных выполнений Read.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Tensor типа int64.

`num_work_units_completed`

Посмотреть исходный код

num_work_units_completed(
    name=None
)

Возвращает количество обработанных завершенных рабочих единиц.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Tensor типа int64.

`read`

Посмотреть исходный код

read(
    queue, name=None
)

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

Если необходимо, извлекает рабочую единицу из очереди (например, когда Reader должен начать чтение из нового файла, так как он завершил предыдущий файл).

Args
`queue`	Очередь или изменяемый строковый Tensor, представляющий ссылку на очередь со строковыми рабочими элементами.
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Кортеж из Tensors (ключ, значение).
`key`	Строковый скалярный Tensor.
`value`	Строковый скалярный Tensor.

`read_up_to`

Посмотреть исходный код

read_up_to(
    queue, num_records, name=None
)

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

Если необходимо, извлекает рабочую единицу из очереди (например, когда Reader должен начать чтение из нового файла, так как он завершил предыдущий файл). Возможен возврат меньше чем num_records, даже перед последней партией.

Args
`queue`	Очередь или изменяемый строковый Tensor, представляющий ссылку на очередь со строковыми рабочими элементами.
`num_records`	Количество записей для чтения.
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Кортеж из Tensors (ключи, значения).
`keys`	1-мерный строковый Tensor.
`values`	1-мерный строковый Tensor.

`reset`

Посмотреть исходный код

reset(
    name=None
)

Восстановить reader в его начальное чистое состояние.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Созданная операция.

`restore_state`

Посмотреть исходный код

restore_state(
    state, name=None
)

Восстановить reader в ранее сохраненное состояние.

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

Args
`state`	Строковый Tensor. Результат SerializeState Reader с соответствующим типом.
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Созданная операция.

`serialize_state`

Посмотреть исходный код

serialize_state(
    name=None
)

Произвести строковый тензор, кодирующий состояние reader.

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

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Returns
Строковый Tensor.

© 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/compat/v1/ReaderBase