tf.data.experimental.AutotuneAlgorithm

Представляет тип алгоритма автонастройки.

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

DEFAULT: По умолчанию поведение зависит от реализации и может меняться со временем.

HILL_CLIMB: На каждом шаге оптимизации этот алгоритм выбирает оптимальный параметр и увеличивает его значение на 1.

GRADIENT_DESCENT: На каждом шаге оптимизации этот алгоритм обновляет значения параметров в оптимальном направлении.

MAX_PARALLELISM: Аналогично HILL_CLIMB, но использует более мягкое условие остановки, что позволяет оптимизации перераспределять ЦП.

Переменные класса
DEFAULT	`<AutotuneAlgorithm.DEFAULT: 0>`
GRADIENT_DESCENT	`<AutotuneAlgorithm.GRADIENT_DESCENT: 2>`
HILL_CLIMB	`<AutotuneAlgorithm.HILL_CLIMB: 1>`
MAX_PARALLELISM	`<AutotuneAlgorithm.MAX_PARALLELISM: 3>`

© 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/data/experimental/AutotuneAlgorithm