tf.compat.v1.ReaderBase

Базовый класс для различных типов Reader, которые производят запись на каждом шаге.

tf.compat.v1.ReaderBase(
    reader_ref, supports_serialize=False
)

По концепции, Reader преобразуют строковые «рабочие единицы» в записи (пары ключ-значение). Обычно «рабочие единицы» — это имена файлов, а записи извлекаются из содержимого этих файлов. Мы хотим, чтобы одна запись производилась на каждом шаге, но рабочая единица может соответствовать множеству записей.

Поэтому мы вводим некоторую декомпозицию с помощью очереди. Очередь содержит рабочие единицы, и Reader извлекает из очереди, когда ему требуется произвести запись (через Read()), но он завершил последнюю рабочую единицу.

Args
`reader_ref`	Операция, реализующая reader.
`supports_serialize`	True, если реализация reader может сериализовать своё состояние.

Raises
`RuntimeError`	Если включено выполнение eager.

Атрибуты
`reader_ref`	Операция, реализующая reader.
`supports_serialize`	Возможность сериализации состояния реализации Reader.

Методы

`num_records_produced`

Просмотреть исходный код

num_records_produced(
    name=None
)

Возвращает количество записей, сгенерированных этим reader.

Это совпадает с количеством успешных выполнений Read.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Tensor int64.

`num_work_units_completed`

Просмотреть исходный код

num_work_units_completed(
    name=None
)

Возвращает количество завершённых обработанных рабочих единиц этим reader.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Tensor int64.

`read`

Просмотреть исходный код

read(
    queue, name=None
)

Возвращает следующую пару записей (ключ, значение), произведённую reader.

Будет извлекать рабочую единицу из очереди при необходимости (например, когда Reader должен начать чтение из нового файла, так как он закончил предыдущий файл).

Args
`queue`	Очередь или изменяемый строковый тензор, представляющий дескриптор очереди со строковыми рабочими элементами.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж тензоров (ключ, значение).
`key`	Строковый скалярный тензор.
`value`	Строковый скалярный тензор.

`read_up_to`

Просмотреть исходный код

read_up_to(
    queue, num_records, name=None
)

Возвращает до num_records пар записей (ключ, значение), произведённых reader.

Будет извлекать рабочую единицу из очереди при необходимости (например, когда Reader должен начать чтение из нового файла, так как он закончил предыдущий файл). Может вернуть меньше, чем num_records, даже до последней партии.

Args
`queue`	Очередь или изменяемый строковый тензор, представляющий дескриптор очереди со строковыми рабочими элементами.
`num_records`	Количество записей для чтения.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж тензоров (ключи, значения).
`keys`	Строковый тензор 1-D.
`values`	Строковый тензор 1-D.

`reset`

Просмотреть исходный код

reset(
    name=None
)

Восстановить reader в его начальное чистое состояние.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Созданная операция.

`restore_state`

Просмотреть исходный код

restore_state(
    state, name=None
)

Восстановить reader до ранее сохранённого состояния.

Не все Reader поддерживают восстановление, поэтому это может привести к ошибке Unimplemented.

Args
`state`	Строковый тензор. Результат SerializeState Reader с соответствующим типом.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Созданная операция.

`serialize_state`

Просмотреть исходный код

serialize_state(
    name=None
)

Произвести строковый тензор, кодирующий состояние reader.

Не все Reader поддерживают сериализацию, поэтому это может привести к ошибке Unimplemented.

Args
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Строковый тензор.

совместимость с eager

Readers не совместимы с eager-выполнением. Вместо этого используйте tf.data для получения данных в вашу модель.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/ReaderBase