tf.raw_ops.ParallelInterleaveDatasetV2

Создаёт набор данных, который применяет f к результатам input_dataset.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной 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 аналогичен 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 задан любым значением, кроме None.

По умолчанию выход этого набора данных будет детерминированным, что может привести к блокировке набора данных, если следующий элемент данных для возврата недоступен. Чтобы избежать блокировки в начале очереди, можно задать параметр experimental_deterministic для tf.data.Options в значение 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 объектов `Tensor`. Дополнительные аргументы для передачи в `f` помимо тех, которые генерируются `input_dataset`. Вычисляются один раз при создании набора данных.
`cycle_length`	`Tensor` типа `int64`. Количество наборов данных (каждый создан путём применения `f` к элементам `input_dataset`), среди которых `ParallelInterleaveDatasetV2` будет циклически перебирать в порядке кругового обхода.
`block_length`	`Tensor` типа `int64`. Количество элементов, одновременно генерируемых из каждого переплетённого вызова набора данных, возвращаемого `f`.
`num_parallel_calls`	`Tensor` типа `int64`. Определяет количество потоков, которое должно быть использовано для одновременного 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, декорированная @Defun. Функция, сопоставляющая элементы `input_dataset`, конкатенированные с `other_arguments`, с вариантом набора данных, содержащим элементы, соответствующие `output_types` и `output_shapes`.
`output_types`	Список `tf.DTypes` длиной `>= 1`.
`output_shapes`	Список форм (каждая — `tf.TensorShape` или список `ints`), длиной `>= 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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ParallelInterleaveDatasetV2