tf.raw_ops.ParallelInterleaveDatasetV2

Создаёт набор данных, применяющий f к выходам input_dataset.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ParallelInterleaveDatasetV2

tf.raw_ops.ParallelInterleaveDatasetV2(
    input_dataset, other_arguments, cycle_length, block_length, num_parallel_calls,
    f, output_types, output_shapes, sloppy=False, name=None
)

Полученный набор данных похож на InterleaveDataset, за исключением того, что набор данных будет извлекать записи из переплетённых наборов данных параллельно.

Python-API tf.data создаёт экземпляры этого оператора из Dataset.interleave(), когда параметр num_parallel_calls этого метода установлен на любое значение, отличное от None.

По умолчанию вывод этого набора данных будет детерминированным, что может привести к блокировке набора данных, если следующий возвращаемый элемент данных недоступен. Чтобы избежать блокировки в начале очереди, можно установить параметр experimental_deterministic в tf.data.Options на False, что может улучшить производительность за счёт недетерминированности.

Аргументы
`input_dataset`	`Tensor` типа `variant`. Набор данных, генерирующий поток аргументов для функции `f`.
`other_arguments`	Список `Tensor` объектов. Дополнительные аргументы для передачи в `f` помимо тех, которые генерируются `input_dataset`. Оценивается один раз при создании набора данных.
`cycle_length`	`Tensor` типа `int64`. Количество наборов данных (каждый создаётся применением `f` к элементам `input_dataset`), между которыми `ParallelInterleaveDatasetV2` будет циклически переключаться в режиме кругового обхода.
`block_length`	`Tensor` типа `int64`. Количество элементов, генерируемых за один раз из каждого переплетённого вызова набора данных, возвращённого `f`.
`num_parallel_calls`	`Tensor` типа `int64`. Определяет количество потоков, которые должны использоваться для параллельного извлечения данных из входных наборов данных. Постоянная Python-API `tf.data.experimental.AUTOTUNE` может быть использована для указания того, что уровень параллелизма должен быть настроен автоматически.
`f`	Функция, помеченная декоратором @Defun. Функция, отображающая элементы `input_dataset`, соединённые с `other_arguments`, в набор данных, содержащий элементы, соответствующие `output_types` и `output_shapes`.
`output_types`	Список `tf.DTypes`, длина которого равна `>= 1`.
`output_shapes`	Список форм (каждая – `tf.TensorShape` или список `ints`), длина которого равна `>= 1`.
`sloppy`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`Tensor` типа `variant`.

© 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/raw_ops/ParallelInterleaveDatasetV2