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

EagerSession.ResourceCleanupStrategy

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम गणना EagerSession.ResourceCleanupStrategy

नियंत्रित करता है कि जब TensorFlow संसाधनों की अब आवश्यकता नहीं है, तो उन्हें कैसे साफ़ किया जाता है।

EagerSession दौरान आवंटित सभी संसाधन सत्र बंद होने पर हटा EagerSession जाते हैं। आउट-ऑफ-मेमोरी त्रुटियों को रोकने के लिए, सत्र के दौरान उन संसाधनों को साफ करने का भी जोरदार सुझाव दिया जाता है। उदाहरण के लिए, m पुनरावृत्तियों के लूप में n संचालन निष्पादित करने से न्यूनतम n*m संसाधन आवंटित होंगे जबकि अधिकांश मामलों में, केवल अंतिम पुनरावृत्ति के संसाधनों का अभी भी उपयोग किया जा रहा है।

जब TensorFlow वस्तुओं को अब संदर्भित नहीं किया जा रहा है, तो EagerSession उदाहरण अलग-अलग तरीकों से अधिसूचित किए जा सकते हैं, इसलिए वे अपने स्वामित्व वाले किसी भी संसाधन की सफाई के लिए आगे बढ़ सकते हैं।

निहित तरीके

एनम मान

सार्वजनिक स्थिर अंतिम EagerSession.ResourceCleanupStrategy IN_BACKGROUND

पृष्ठभूमि में चल रहे नए थ्रेड से अप्रयुक्त संसाधनों की निगरानी करें और हटाएं।

इस कार्य के लिए समर्पित एक अतिरिक्त धागा को शुरू करने और चलाने की लागत पर, TensorFlow संसाधनों की सफाई के लिए यह सबसे विश्वसनीय दृष्टिकोण है। प्रत्येक EagerSession इंस्टेंस का अपना थ्रेड होता है, जिसे केवल सत्र बंद होने पर ही रोका जाता है।

यह रणनीति डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग की जाती है।

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम EagerSession.ResourceCleanup रणनीति ON_SAFE_POINTS

किसी अन्य कार्य को पूरा करने से पहले या बाद में मौजूदा थ्रेड्स से अप्रयुक्त संसाधनों की निगरानी करें और हटाएं।

जब TensorFlow लाइब्रेरी में कॉल क्लीनअप के लिए एक सुरक्षित बिंदु पर पहुंच जाती है, तो अप्रयुक्त संसाधन जारी किए जाते हैं। यह समकालिक रूप से किया जाता है और उस कॉल को ट्रिगर करने वाले थ्रेड को थोड़े समय के लिए ब्लॉक कर सकता है।

इस रणनीति का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए यदि कुछ कारणों से, सफाई के लिए कोई अतिरिक्त धागा आवंटित नहीं किया जाना चाहिए। अन्यथा, IN_BACKGROUND को प्राथमिकता दी जानी चाहिए।

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम EagerSession.ResourceCleanup रणनीति ON_SESSION_CLOSE

सत्र बंद होने पर ही संसाधन हटाएं।

सत्र के दौरान आवंटित सभी संसाधन तब तक स्मृति में बने रहेंगे जब तक कि सत्र स्पष्ट रूप से बंद न हो जाए (या पारंपरिक `कोशिश के साथ संसाधन` तकनीक के माध्यम से)। संसाधन सफाई के लिए कोई अतिरिक्त कार्य करने का प्रयास नहीं किया जाएगा।

यह रणनीति स्मृति से बाहर की त्रुटियों को जन्म दे सकती है और इसके उपयोग की अनुशंसा नहीं की जाती है, जब तक कि सत्र का दायरा केवल थोड़ी मात्रा में संचालन को निष्पादित करने तक सीमित न हो।