Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.queue.PriorityQueue

Просмотреть исходный код на GitHub

Реализация очереди, которая извлекает элементы в порядке приоритета.

Наследуется от: QueueBase

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.PriorityQueue, tf.compat.v1.io.PriorityQueue, tf.compat.v1.queue.PriorityQueue

tf.queue.PriorityQueue(
    capacity,
    types,
    shapes=None,
    names=None,
    shared_name=None,
    name='priority_queue'
)

См. tf.queue.QueueBase для описания методов этого класса.

Аргументы
capacity Целое число. Максимальное количество элементов, которые могут храниться в этой очереди.
types Список объектов DType. Длина types должна быть равна числу тензоров в каждом элементе очереди, за исключением первого элемента с приоритетом. Первый тензор в каждом элементе — это приоритет, который должен иметь тип int64.
shapes (Необязательно.) Список полностью определенных объектов TensorShape, с такой же длиной, как types, или None.
names (Необязательно.) Список строк с именами компонентов в очереди, с такой же длиной, как dtypes, или None. Если указано, методы dequeue возвращают словарь с именами в качестве ключей.
shared_name (Необязательно.) Если не пусто, эта очередь будет совместно использоваться под заданным именем в нескольких сессиях.
name Необязательное имя операции очереди.
Атрибуты
dtypes Список типов данных для каждого компонента элемента очереди.
name Имя базовой очереди.
names Список имен для каждого компонента элемента очереди.
queue_ref Ссылка на базовую очередь.
shapes Список форм для каждого компонента элемента очереди.

Методы

close

Просмотреть исходный код

close(
    cancel_pending_enqueues=False, name=None
)

Закрывает эту очередь.

Эта операция сигнализирует о том, что больше элементов не будут добавлены в заданную очередь. Последующие операции enqueue и enqueue_many завершатся с ошибкой. Последующие операции dequeue и dequeue_many будут продолжать выполняться успешно, если в очереди останется достаточно элементов. Впоследствии операции dequeue и dequeue_many, которые в противном случае блокировались бы, ожидая дополнительных элементов (если close не был вызван), теперь будут завершаться с ошибкой немедленно.

Если cancel_pending_enqueues равно True, все ожидающие запросы также будут отменены.

Аргументы
cancel_pending_enqueues (Необязательно.) Булево значение, по умолчанию False (описано выше).
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Операция, которая закрывает очередь.

dequeue

Просмотреть исходный код

dequeue(
    name=None
)

Извлекает один элемент из этой очереди.

Если очередь пуста во время выполнения этой операции, она будет заблокирована до тех пор, пока не появится элемент для извлечения.

Во время выполнения эта операция может вызвать ошибку, если очередь tf.QueueBase.close до или во время ее выполнения. Если очередь закрыта, очередь пуста, и нет ожидающих операций добавления, которые могут выполнить этот запрос, будет вызвана tf.errors.OutOfRangeError. Если сессия tf.Session.close, будет вызвана tf.errors.CancelledError.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Кортеж тензоров, который был извлечен.

dequeue_many

Просмотреть исходный код

dequeue_many(
    n, name=None
)

Извлекает и конкатенирует n элементов из этой очереди.

Эта операция конкатенирует тензоры компонентов элемента очереди по 0-му измерению, чтобы создать один тензор компонента. Все компоненты в извлеченном кортеже будут иметь размер n в 0-м измерении.

Если очередь закрыта и в ней осталось меньше n элементов, то возникает исключение OutOfRange.

Во время выполнения эта операция может вызвать ошибку, если очередь tf.QueueBase.close до или во время ее выполнения. Если очередь закрыта, в ней содержится меньше n элементов, и нет ожидающих операций добавления, которые могут выполнить этот запрос, будет вызвана tf.errors.OutOfRangeError. Если сессия tf.Session.close, будет вызвана tf.errors.CancelledError.

Аргументы
n Скалярный Tensor, содержащий число извлекаемых элементов.
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Список конкатенированных тензоров, которые были извлечены.

dequeue_up_to

Просмотреть исходный код

dequeue_up_to(
    n, name=None
)

Извлекает и конкатенирует n элементов из этой очереди.

Примечание: Эта операция не поддерживается всеми очередями. Если очередь не поддерживает DequeueUpTo, то генерируется tf.errors.UnimplementedError.

Эта операция конкатенирует тензоры компонентов элемента очереди по 0-му измерению, чтобы создать один тензор компонента. Если очередь не закрыта, все компоненты в извлеченном кортеже будут иметь размер n в 0-м измерении.

Если очередь закрыта и в ней содержится более 0 но меньше n элементов, то вместо вызова tf.errors.OutOfRangeError как в tf.QueueBase.dequeue_many, возвращается менее n элементов сразу. Если очередь закрыта и в ней содержится 0 элементов, то будет вызвана tf.errors.OutOfRangeError точно так же, как в dequeue_many. В противном случае поведение идентично dequeue_many.

Аргументы
n Скалярный Tensor, содержащий число извлекаемых элементов.
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Кортеж конкатенированных тензоров, которые были извлечены.

enqueue

Просмотреть исходный код

enqueue(
    vals, name=None
)

Добавляет один элемент в эту очередь.

Если очередь полна во время выполнения этой операции, она будет заблокирована до тех пор, пока элемент не будет добавлен.

Во время выполнения эта операция может вызвать ошибку, если очередь tf.QueueBase.close до или во время ее выполнения. Если очередь закрыта до начала выполнения этой операции, будет вызвана tf.errors.CancelledError. Если эта операция заблокирована, и либо (i) очередь закрыта операцией close с cancel_pending_enqueues=True, либо (ii) сессия tf.Session.close, будет вызвана tf.errors.CancelledError.

Аргументы
vals Тензор, список или кортеж тензоров или словарь, содержащий значения для добавления.
name Имя операции (необязательно).
Возвращает
Операция, которая добавляет новый кортеж тензоров в очередь.

enqueue_many

Просмотреть исходный код

enqueue_many(
    vals, name=None
)

Добавляет ноль или более элементов в эту очередь.

Данная операция выполняет срез каждого тензора-компоненты по нулевому измерению, создавая несколько элементов очереди. Все тензоры в vals должны иметь одинаковый размер в нулевом измерении.

Если очередь полна во время выполнения этой операции, она будет заблокирована, пока все элементы не будут помещены в очередь.

Во время выполнения данная операция может вызвать ошибку, если очередь tf.QueueBase.close до или во время её выполнения. Если очередь закрыта до запуска этой операции, будет поднято исключение tf.errors.CancelledError. Если эта операция заблокирована и либо (i) очередь закрыта операцией закрытия с cancel_pending_enqueues=True, либо (ii) сессия tf.Session.close, будет поднято исключение tf.errors.CancelledError.

Аргументы
vals Тензор, список или кортеж тензоров или словарь, из которых берутся элементы очереди.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Операция, которая помещает пакет кортежей тензоров в очередь.

from_list

Просмотреть исходный код

@staticmethod
from_list(
    index, queues
)

Создать очередь, используя ссылку на очередь из queues[index].

Аргументы
index Целочисленный скалярный тензор, определяющий вход, который будет выбран.
queues Список объектов QueueBase .
Возвращаемое значение
Объект QueueBase .
Исключения
TypeError Если queues не является списком объектов QueueBase, или если типы данных queues не совпадают.

is_closed

Просмотреть исходный код

is_closed(
    name=None
)

Возвращает true, если очередь закрыта.

Эта операция возвращает true, если очередь закрыта, и false, если очередь открыта.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
True, если очередь закрыта, и false, если очередь открыта.

size

Просмотреть исходный код

size(
    name=None
)

Вычислить количество элементов в очереди.

Аргументы
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Скалярный тензор, содержащий количество элементов в очереди.

© 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/queue/PriorityQueue

Spec-Zone.ru

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