Класс Options
Класс Options из модуля tf.data
представляет собой контейнер для настройки
параметров работы с данными. Он позволяет
управлять детерминированностью, оптимизацией
и другими аспектами выполнения операций
над наборами данных. Объект класса создается
через вызов tf.data.Options, после чего
его атрибуты можно изменять для тонкой
настройки поведения входного конвейера.
Синтаксис
tf.data.Options()
Пример
Давайте создадим объект Options и
включим детерминированное выполнение:
import tensorflow as tf
options = tf.data.Options()
options.experimental_deterministic = True
print(options.experimental_deterministic)
Результат выполнения кода:
True
Пример
Давайте применим объект Options к
набору данных через метод with_options:
import tensorflow as tf
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3, 4, 5])
options = tf.data.Options()
options.experimental_deterministic = False
dataset = dataset.with_options(options)
print(dataset.options().experimental_deterministic)
Результат выполнения кода:
False
Пример
Давайте настроим оптимизацию ввода-вывода
через атрибут experimental_optimization:
import tensorflow as tf
options = tf.data.Options()
options.experimental_optimization.map_parallelization = True
options.experimental_optimization.apply_default_optimizations = True
print(options.experimental_optimization.map_parallelization)
Результат выполнения кода:
True
Смотрите также
-
класс
Options,
который задает параметры для datasets -
метод
experimental_deterministic,
который управляет детерминированностью -
метод
experimental_optimization,
который настраивает оптимизацию
