Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.keras.utils.SequenceEnqueuer

Просмотреть исходный код на GitHub

Базовый класс для очереди ввода.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.utils.SequenceEnqueuer

tf.keras.utils.SequenceEnqueuer(
    sequence, use_multiprocessing=False
)

Задача Enqueuer — использование параллелизма для ускорения предобработки. Это выполняется с помощью процессов или потоков.

Пример:

enqueuer = SequenceEnqueuer(...)
enqueuer.start()
datas = enqueuer.get()
for data in datas:
    # Use the inputs; training, evaluating, predicting.
    # ... stop sometime.
enqueuer.stop()

Поток enqueuer.get() должен быть бесконечным потоком данных.

Методы

get

Просмотреть исходный код

get()

Создаёт генератор для извлечения данных из очереди.

Пропускает данные, если они None. Возвращает: Генератор, возвращающий кортежи (inputs, targets) или (inputs, targets, sample_weights).

is_running

Просмотреть исходный код

is_running()

start

Просмотреть исходный код

start(
    workers=1, max_queue_size=10
)

Запускает рабочие потоки обработчика.

Аргументы
workers Количество рабочих потоков.
max_queue_size Размер очереди (при её заполнении рабочие потоки могут заблокироваться на put())

stop

Просмотреть исходный код

stop(
    timeout=None
)

Останавливает работающие потоки и ждёт их завершения, если необходимо.

Должен вызываться тем же потоком, который вызвал start().

Аргументы
timeout Максимальное время ожидания thread.join()

© 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/keras/utils/SequenceEnqueuer

Spec-Zone.ru

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