Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.experimental.dtensor.sharded_save

Сохраняет заданные именованные тензорные срезы фрагментированным, безопасным для нескольких клиентов способом.

tf.experimental.dtensor.sharded_save(
    mesh: tf.experimental.dtensor.Mesh,
    file_prefix: Union[str, tf.Tensor],
    tensor_names: Union[List[str], tf.Tensor],
    shape_and_slices: Union[List[str], tf.Tensor],
    tensors: List[Union[ops.Tensor, tf_variables.Variable]]
)

Метод гарантирует правильность состояния каталога контрольных точек при фрагментированном сохранении данными несколькими клиентами. А именно, мы размещаем барьер после SaveV2, чтобы убедиться, что каждый клиент выполнил запись файлов. И ещё один после MergeV2Checkpoints, чтобы убедиться, что вся метаданные должным образом объединены.

После завершения контрольная точка завершается, и все операции с каталогом выполняются.

Аргументы
mesh Сеть, содержащая тензоры для сохранения.
file_prefix Префикс контрольной точки.
tensor_names Список имён тензоров, используемых в операции сохранения.
shape_and_slices Список спецификаций формы и срезов, используемых в операции сохранения. Единственное поддерживаемое значение — "" (пустая строка), так как распределенное сохранение со срезами пока не поддерживается.
tensors Список тензоров, используемых в операции сохранения. Порядок должен соответствовать именам тензоров.
Возвращаемые значения
Операция MergeV2Checkpoints, которая объединяет все метаданные.

© 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/experimental/dtensor/sharded_save

Spec-Zone.ru

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