Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.data.experimental.prefetch_to_device

Просмотреть исходный код на GitHub

Преобразование, которое предварительно загружает значения набора данных на указанное device.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.data.experimental.prefetch_to_device

tf.data.experimental.prefetch_to_device(
    device, buffer_size=None
)
Примечание: Хотя преобразование создает tf.data.Dataset, преобразование должно быть последним Dataset в 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

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API