tf.data.Options

Представляет параметры для tf.data.Dataset.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.data.Options

tf.data.Options()

Объект tf.data.Options может, например, использоваться для управления тем, какие статические оптимизации применять к графику входной конвейера, или для использования моделирования производительности для динамической настройки параллелизма операций, таких как tf.data.Dataset.map или tf.data.Dataset.interleave.

Параметры задаются для всего набора данных и переносятся в наборы данных, созданные с помощью преобразований tf.data.

Параметры можно установить, либо изменив объект, возвращаемый tf.data.Dataset.options(), либо создав объект Options и используя преобразование tf.data.Dataset.with_options(options), которое возвращает набор данных с установленными параметрами.

dataset = tf.data.Dataset.range(42)
dataset.options().experimental_deterministic = False
print(dataset.options().experimental_deterministic)
False

dataset = tf.data.Dataset.range(42)
options = tf.data.Options()
options.experimental_deterministic = False
dataset = dataset.with_options(options)
print(dataset.options().experimental_deterministic)
False

Примечание: Известное ограничение реализации tf.data.Options заключается в том, что параметры не сохраняются через границы tf.function. В частности, для установки параметров для набора данных, по которому выполняется итерация в рамках tf.function, параметры необходимо установить в рамках той же tf.function.

Атрибуты
`experimental_deterministic`	Требуется ли, чтобы выходные данные были произведены в детерминированном порядке. Если None, по умолчанию True.
`experimental_distribute`	Параметры стратегии распределения, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.DistributeOptions` для получения более подробной информации.
`experimental_external_state_policy`	Этот параметр может использоваться для переопределения политики по умолчанию для обработки внешнего состояния при сериализации набора данных или сохранении его итератора. Доступны три настройки — IGNORE: в этом случае мы полностью игнорируем любое состояние; WARN: Мы предупреждаем пользователя, что некоторое состояние может быть удалено; FAIL: Мы прерываемся, если какое-либо состояние захватывается.
`experimental_optimization`	Параметры оптимизации, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.OptimizationOptions` для получения более подробной информации.
`experimental_slack`	Вводить ли «свободное пространство» в последней `prefetch` части входного конвейера, если оно существует. Это может снизить конфликт ЦП с деятельностью ускорителя на стороне хоста в начале шага. Частота свободного пространства определяется количеством устройств, подключенных к этому входному конвейеру. Если None, по умолчанию False.
`experimental_stats`	Параметры статистики, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.StatsOptions` для получения более подробной информации.
`experimental_threading`	Параметры потоков, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.ThreadingOptions` для получения более подробной информации.

Методы

`merge`

Просмотреть исходный код

merge(
    options
)

Объединяет себя с заданным tf.data.Options.

Если этот объект и объект options для объединения устанавливают параметр по-разному, генерируется предупреждение, и значение этого объекта обновляется значением объекта options.

Аргументы
`options`	объект `tf.data.Options` для объединения

Возвращаемое значение
Новый объект `tf.data.Options`, являющийся результатом объединения self с входным объектом `tf.data.Options`.

`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/r2.4/api_docs/python/tf/data/Options