tf.distribute.experimental.partitioners.MinSizePartitioner

Разделитель, который выделяет минимальный размер на каждый фрагмент.

Наследуется от: Partitioner

tf.distribute.experimental.partitioners.MinSizePartitioner(
    min_shard_bytes=(256 << 10), max_shards=1, bytes_per_string=16
)

Этот разделитель гарантирует, что каждый фрагмент имеет как минимум min_shard_bytes, и пытается выделить как можно больше фрагментов, то есть, сохраняя размер фрагмента как можно меньше. Максимальное количество таких фрагментов (верхняя граница) задаётся значением max_shards.

Примеры:

partitioner = MinSizePartitioner(min_shard_bytes=4, max_shards=2)
partitions = partitioner(tf.TensorShape([6, 1]), tf.float32)
[2, 1]
partitioner = MinSizePartitioner(min_shard_bytes=4, max_shards=10)
partitions = partitioner(tf.TensorShape([6, 1]), tf.float32)
[6, 1]

# use in ParameterServerStrategy
# strategy = tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy(
#   cluster_resolver=cluster_resolver, variable_partitioner=partitioner)

Методы

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    shape, dtype, axis=0
)

Разделяет заданный shape и возвращает результаты разделения.

Примеры разделителя, который выделяет фиксированное количество фрагментов:

partitioner = FixedShardsPartitioner(num_shards=2)
partitions = partitioner(tf.TensorShape([10, 3], tf.float32), axis=0)
print(partitions) # [2, 0]