चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

EagerSession.Options

सार्वजनिक स्थैतिक वर्ग EagerSession.Options

सार्वजनिक तरीके

उत्सुक सत्र। विकल्प
async (बूलियन मान)
नियंत्रित करता है कि भेजे गए संचालन वास्तव में कैसे निष्पादित किए जाते हैं।
उत्सुक सत्र
निर्माण ()
चयनित विकल्पों के साथ एक उत्सुक सत्र बनाता है।
उत्सुक सत्र। विकल्प
विन्यास (बाइट [] मूल्य)
प्रदान किए गए बफ़र में पाए गए डेटा के आधार पर सत्र को कॉन्फ़िगर करता है, जो कि क्रमबद्ध TensorFlow config proto है।
उत्सुक सत्र। विकल्प
devicePlacementPolicy ( EagerSession.DevicePlacementPolicy value)
नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं तो कैसे कार्य करें लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं होते हैं।
उत्सुक सत्र। विकल्प
resourceCleanupStrategy ( EagerSession.ResourceCleanupStrategy मूल्य)
नियंत्रित करता है कि जब आवश्यक नहीं है तो TensorFlow संसाधनों को कैसे साफ किया जाए।

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक EagerSession.Options async (बूलियन मान)

नियंत्रित करता है कि भेजे गए संचालन वास्तव में कैसे निष्पादित किए जाते हैं।

जब सही पर सेट किया जाता है, तो प्रत्येक ऑपरेशन को एसिंक्रोनस रूप से निष्पादित किया जाता है (जिस स्थिति में कुछ ऑपरेशन "गैर-तैयार" आउटपुट लौटा सकते हैं)। जब गलत पर सेट किया जाता है, तो सभी ऑपरेशन समकालिक रूप से निष्पादित होते हैं।

तुल्यकालिक निष्पादन डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।

मापदंडों
मूल्य अतुल्यकालिक निष्पादन के लिए सही, तुल्यकालिक के लिए गलत।

सार्वजनिक उत्सुक सत्र निर्माण ()

चयनित विकल्पों के साथ एक उत्सुक सत्र बनाता है।

सार्वजनिक EagerSession.Options config (बाइट [] मान)

प्रदान किए गए बफ़र में पाए गए डेटा के आधार पर सत्र को कॉन्फ़िगर करता है, जो कि क्रमबद्ध TensorFlow config proto है।

चेतावनी: इस सुविधा का समर्थन परिवर्तन के अधीन है क्योंकि TensorFlow प्रोटोस भविष्य में सार्वजनिक समापन बिंदुओं पर समर्थित नहीं हो सकता है।

यह भी देखें: config.proto

मापदंडों
मूल्य एक क्रमबद्ध विन्यास प्रोटो

public EagerSession.Options devicePlacementPolicy ( EagerSession.DevicePlacementPolicy value)

नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं तो कैसे कार्य करें लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं होते हैं।

SILENT डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।

मापदंडों
मूल्य लागू करने की नीति
यह सभी देखें

सार्वजनिक EagerSession.Options resourceCleanupStrategy ( EagerSession.ResourceCleanupStrategy मूल्य)

नियंत्रित करता है कि जब जरूरत न हो तो TensorFlow संसाधनों को कैसे साफ किया जाए।

IN_BACKGROUND डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।

मापदंडों
मूल्य उपयोग करने की रणनीति
यह सभी देखें