tf.raw_ops.MutexLock

Заблокировать ресурс мьютекса. Выход — это блокировка. Пока тензор блокировки

tf.raw_ops.MutexLock(
    mutex, name=None
)

жив, любая другая попытка использовать MutexLock с этим мьютексом будет ожидать.

Это особенно полезно для создания критической секции в сочетании с MutexLockIdentity:

mutex = mutex_v2(
  shared_name=handle_name, container=container, name=name)

def execute_in_critical_section(fn, *args, **kwargs):
  lock = gen_resource_variable_ops.mutex_lock(mutex)

  with ops.control_dependencies([lock]):
    r = fn(*args, **kwargs)

  with ops.control_dependencies(nest.flatten(r)):
    with ops.colocate_with(mutex):
      ensure_lock_exists = mutex_lock_identity(lock)

    # Make sure that if any element of r is accessed, all of
    # them are executed together.
    r = nest.map_structure(tf.identity, r)

  with ops.control_dependencies([ensure_lock_exists]):
    return nest.map_structure(tf.identity, r)

Пока fn выполняется в критической секции, никакие другие функции, которые хотят использовать эту критическую секцию, не могут быть выполнены.

Часто возникает случай, когда два выполнения одной и той же графы параллельно пытаются выполнить fn; и мы хотим убедиться, что только одно из них выполняется одновременно. Это особенно важно, если fn изменяет одну или несколько переменных за раз.

Это также полезно, если две отдельные функции должны совместно использовать ресурс, но мы хотим гарантировать исключительное использование.