Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.data.experimental.map_and_batch

Просмотреть исходный код на GitHub

Объединённая реализация map и batch. (устарело)

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.data.experimental.map_and_batch

tf.data.experimental.map_and_batch(
    map_func, batch_size, num_parallel_batches=None, drop_remainder=False,
    num_parallel_calls=None
)
Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ УСТАРЕЛА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: Используйте tf.data.Dataset.map(map_func, num_parallel_calls), за которым следует tf.data.Dataset.batch(batch_size, drop_remainder). Статические оптимизации tf.data позаботятся об использовании объединённой реализации.

Применяет map_func к batch_size последовательным элементам этого набора данных, а затем объединяет их в пакет. Функционально это эквивалентно map и batch. Этот API временный и устарел, поскольку оптимизация входных конвейеров теперь автоматически объединяет последовательные map и batch операции.

Аргументы
map_func Функция, отображающая вложенную структуру тензоров на другую вложенную структуру тензоров.
batch_size Скалярное значение типа tf.int64 tf.Tensor, представляющее количество последовательных элементов этого набора данных, объединяемых в один пакет.
num_parallel_batches (Необязательно.) Скалярное значение типа tf.int64 tf.Tensor, представляющее количество пакетов, создаваемых параллельно. С одной стороны, более высокие значения могут помочь смягчить влияние отстающих элементов. С другой стороны, более высокие значения могут увеличить конфликт, если процессор ЦП ограничен.
drop_remainder (Необязательно.) Скалярное значение типа tf.bool tf.Tensor, представляющее, следует ли отбрасывать последний пакет в случае, если его размер меньше желаемого; по умолчанию меньший пакет не отбрасывается.
num_parallel_calls (Необязательно.) Скалярное значение типа tf.int32 tf.Tensor, представляющее количество элементов, обрабатываемых параллельно. Если не указано, параллельно будут обрабатываться batch_size * num_parallel_batches элементов. Если используется значение tf.data.AUTOTUNE, то количество параллельных вызовов динамически настраивается в зависимости от доступного процессора ЦП.
Возвращаемое значение
Функция преобразования Dataset, которую можно передать в tf.data.Dataset.apply.
Возможные исключения
ValueError Если оба num_parallel_batches и num_parallel_calls указаны.

© 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/data/experimental/map_and_batch

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API