tf.data.Options

Представляет параметры для tf.data.Dataset.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.data.Options

tf.data.Options()

Объект tf.data.Options может, например, использоваться для управления тем, какие статические оптимизации применять к графу входной обработки, или использовать ли моделирование производительности для динамической настройки параллелизма операций, таких как tf.data.Dataset.map или tf.data.Dataset.interleave.

Параметры задаются для всего набора данных и переносятся в наборы данных, созданные с помощью преобразований tf.data.

Параметры можно задать, создав объект Options и используя преобразование tf.data.Dataset.with_options(options), которое возвращает набор данных с заданными параметрами.

dataset = tf.data.Dataset.range(42)
options = tf.data.Options()
options.deterministic = False
dataset = dataset.with_options(options)
print(dataset.options().deterministic)
False

Примечание: Известное ограничение реализации tf.data.Options заключается в том, что параметры не сохраняются через границы tf.function. В частности, для задания параметров для набора данных, по которому итерируются внутри tf.function, параметры необходимо установить внутри той же tf.function.

Атрибуты
`autotune`	Параметры автонастройки, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.AutotuneOptions` для получения дополнительной информации.
`deterministic`	Необходимо ли генерировать выходные данные в детерминированном порядке. Если None, по умолчанию True.
`experimental_deterministic`	УСТАРЕЛО. Используйте `deterministic` вместо этого.
`experimental_distribute`	Параметры стратегии распределения, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.DistributeOptions` для получения дополнительной информации.
`experimental_external_state_policy`	Этот параметр можно использовать для переопределения политики по умолчанию обработки внешнего состояния при сериализации набора данных или сохранении его итератора. Доступны три параметра — IGNORE: Внешнее состояние игнорируется без предупреждения; WARN: Внешнее состояние игнорируется, и регистрируется предупреждение; FAIL: Внешнее состояние приводит к ошибке.
`experimental_optimization`	Параметры оптимизации, связанные с набором данных. См. `tf.data.experimental.OptimizationOptions` для получения дополнительной информации.
`experimental_slack`	Вводить ли «промежуток» в последней `prefetch` части входной обработки, если он существует. Это может уменьшить конфликт ЦП с активностью ускорителя на стороне хоста в начале шага. Частота промежутка определяется количеством подключенных к этой обработке устройств. Если None, по умолчанию False.
`experimental_threading`	УСТАРЕЛО. Используйте `threading` вместо этого.
`threading`	Параметры потоков, связанные с набором данных. См. `tf.data.ThreadingOptions` для получения дополнительной информации.

Методы

`merge`

Просмотреть исходный код

merge(
    options
)

Объединяет себя с заданным tf.data.Options.

Если этот объект и объект options для объединения устанавливают параметр по-разному, генерируется предупреждение, и значение этого объекта обновляется значением объекта options.

Аргументы
`options`	`tf.data.Options` для объединения.

Возвращаемые значения
Новый объект `tf.data.Options`, являющийся результатом объединения self с входным `tf.data.Options`.

`eq`

Просмотреть исходный код

__eq__(
    other
)

Возвращает self==value.

`ne`

Просмотреть исходный код

__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/Options