tf.data.experimental.prefetch_to_device
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Преобразование, которое предварительно загружает значения набора данных на указанное device.
tf.data.experimental.prefetch_to_device(
device, buffer_size=None
)
Примечание: Хотя преобразование создаетtf.data.Dataset, преобразование должно быть последнимDatasetв конвейере.
Например,
>>> dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
>>> dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.prefetch_to_device("/cpu:0"))
>>> for element in dataset:
... print(f'Tensor {element} is on device {element.device}')
Tensor 1 is on device /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
Tensor 2 is on device /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
Tensor 3 is on device /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0
| Аргументы | |
|---|---|
device | Строка. Имя устройства, на которое будут предварительно загружены элементы. |
buffer_size | (Необязательно.) Количество элементов для буферизации на device. По умолчанию используется автоматически выбранное значение. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Функция преобразования Dataset, которую можно передать в tf.data.Dataset.apply. |
© 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/prefetch_to_device