tf.compat.v1.tpu.batch_parallel
Разделяет computation по размеру пакета для параллельного выполнения.
tf.compat.v1.tpu.batch_parallel(
computation, inputs=None, num_shards=1, infeed_queue=None,
device_assignment=None, name=None, xla_options=None
)
Обёртка для удобства использования shard().
inputs должен быть списком тензоров или None (эквивалентно пустому списку). Каждый вход разбивается на num_shards части по 0-й размерности, и вычисление применяется к каждой части параллельно.
Тензоры транслируются на все части, если они лексически захвачены computation. Например:
x = tf.constant(7) def computation(): return x + 3 ... = shard(computation, ...)
Выходы всех частей конкатенируются обратно по 0-й размерности.
Входы и выходы вычисления должны быть тензорами с рангом не меньше 1.
| Аргументы | |
|---|---|
computation |
Функция Python, которая строит вычисление, применяемое к каждой части входных данных. |
inputs |
Список входных тензоров или None (эквивалентно пустому списку). 0-я размерность каждого тензора должна быть кратна num_shards. |
num_shards |
Количество частей. |
infeed_queue |
Если не None, то InfeedQueue для добавления кортежа аргументов в качестве входов для computation. |
device_assignment |
Если не None, описание DeviceAssignment соответствия между логическими ядрами в вычислении и физическими ядрами в топологии TPU. Использует значение по умолчанию для назначения устройства, если None. DeviceAssignment можно опустить, если каждая часть вычисления использует только одно ядро, и либо есть только одна часть, либо количество частей равно количеству ядер в системе TPU. |
name |
(Устарело) Ничего не делает. |
xla_options |
Экземпляр tpu.XLAOptions, который указывает параметры, передаваемые компилятору XLA. Используйте None для параметров по умолчанию. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Список выходных тензоров. |
| Возбуждает исключения | |
|---|---|
ValueError |
Если num_shards <= 0 |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/tpu/batch_parallel
