Метод options класса Dataset
Метод options класса Dataset возвращает объект
tf.data.Options, который содержит текущие параметры
настройки датасета, такие как параллелизм, порядок обработки,
уровень детерминизма и другие. Метод не принимает параметров
и доступен только для чтения. Чтобы изменить настройки,
следует использовать метод with_options, который
принимает новый объект Options и возвращает
обновленный датасет.
Синтаксис
dataset.options()
Пример
Давайте создадим датасет из срезов тензора и посмотрим настройки по умолчанию:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)
res = dataset.options()
print(res)
Результат выполнения кода:
Options(options={})
Пример
Давайте установим настройку experimental_deterministic
в значение False и проверим результат через метод
options:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)
options = tf.data.Options()
options.experimental_deterministic = False
dataset = dataset.with_options(options)
res = dataset.options()
print(res)
Результат выполнения кода:
Options(options={b'experimental_deterministic': False})
Пример
Давайте изменим настройку параллелизма
experimental_parallel_calls и прочитаем ее через
атрибут объекта Options:
import tensorflow as tf
t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(t)
options = tf.data.Options()
options.experimental_parallel_calls = tf.data.AUTOTUNE
dataset = dataset.with_options(options)
res = dataset.options().experimental_parallel_calls
print(res)
Результат выполнения кода:
-1
Смотрите также
-
метод
with_options,
который применяет новый объект Options к датасету -
класс
Dataset,
который представляет набор данных в TensorFlow -
метод
from_tensor_slices,
который создает датасет из срезов тензора -
метод
prefetch,
который перекрывает подготовку данных и обучение
