tf.data.experimental.AutotuneOptions

Представляет параметры для автоматической настройки производительности набора данных.

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.data.experimental.AutotuneOptions()

options = tf.data.Options()
options.autotune.enabled = False
dataset = dataset.with_options(options)

Атрибуты
`autotune_algorithm`	При включенной автоматической настройке (через `autotune`) определяет используемый алгоритм.
`cpu_budget`	При включенной автоматической настройке (через `autotune`) определяет бюджет ЦП для использования. Значения, превышающие количество планируемых ядер ЦП, разрешены, но могут привести к конфликтам за ресурсы ЦП. Если None, по умолчанию используется количество планируемых ядер ЦП.
`enabled`	Автоматически настраивать параметры производительности. Если None, по умолчанию True.
`ram_budget`	При включенной автоматической настройке (через `autotune`) определяет бюджет оперативной памяти для использования. Значения, превышающие доступный объем оперативной памяти в байтах, могут привести к ошибке исчерпания памяти. Если None, по умолчанию используется половина доступной оперативной памяти в байтах.

Методы

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

__ne__(
    other
)

Возвращает self!=value.

© 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/AutotuneOptions