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.int64tf.Tensor, представляющее количество последовательных элементов этого набора данных, объединяемых в один пакет.
num_parallel_batches
(Необязательно.) Скалярное значение типа tf.int64tf.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.booltf.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.int32tf.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.