tf.data.experimental.OptimizationOptions

Представляет опции для оптимизации наборов данных.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.data.experimental.OptimizationOptions

tf.data.experimental.OptimizationOptions()

Вы можете задать опции оптимизации набора данных через свойство experimental_optimization объекта tf.data.Options; это свойство является экземпляром tf.data.experimental.OptimizationOptions.

options = tf.data.Options()
options.experimental_optimization.noop_elimination = True
options.experimental_optimization.map_vectorization.enabled = True
options.experimental_optimization.apply_default_optimizations = False
dataset = dataset.with_options(options)

Атрибуты
`apply_default_optimizations`	Применять ли оптимизации по умолчанию для графа. Если False, применяются только оптимизации графа, которые были явно включены.
`autotune`	Автоматически настраивать ли параметры производительности. Если None, по умолчанию True.
`autotune_buffers`	Если включена автоматическая настройка (через `autotune`), определяет, следует ли также автоматически настраивать размеры буферов для наборов данных с параллелизмом. Если None, по умолчанию False.
`autotune_cpu_budget`	Если включена автоматическая настройка (через `autotune`), определяет бюджет ЦП для использования. Значения, превышающие количество планируемых ядер CPU, разрешены, но могут привести к конкуренции за ЦП. Если None, по умолчанию равно количеству планируемых ядер CPU.
`filter_fusion`	Объединять ли преобразования фильтра. Если None, по умолчанию False.
`filter_with_random_uniform_fusion`	Объединять ли набор данных фильтра, который предсказывает random_uniform < rate, в набор данных выборки. Если None, по умолчанию False.
`hoist_random_uniform`	Выносить ли операции `tf.random_uniform()` из преобразований map. Если None, по умолчанию False.
`map_and_batch_fusion`	Объединять ли преобразования map и batch. Если None, по умолчанию True.
`map_and_filter_fusion`	Объединять ли преобразования map и filter. Если None, по умолчанию False.
`map_fusion`	Объединять ли преобразования map. Если None, по умолчанию False.
`map_parallelization`	Параллелизовать ли бессостоятельные преобразования map. Если None, по умолчанию False.
`map_vectorization`	Опции векторизации map, связанные с набором данных. Подробнее см. `tf.data.experimental.MapVectorizationOptions`.
`noop_elimination`	Удалять ли преобразования без действий. Если None, по умолчанию True.
`parallel_batch`	Параллелизовать ли копирование элементов пакета. Если None, по умолчанию False.
`shuffle_and_repeat_fusion`	Объединять ли преобразования shuffle и repeat. Если None, по умолчанию True.

Методы

`eq`

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

`ne`

Просмотреть исходный код

__ne__(
    other
)

Возвращает self!=value.

© 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/data/experimental/OptimizationOptions