تحذير: تم إهمال واجهة برمجة التطبيقات هذه وستتم إزالتها في إصدار مستقبلي من TensorFlow بعد استقرار الاستبدال .

AutoShardDataset

الجمهور AutoShardDataset الدرجة النهائية

يُنشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال.

يُنشئ مجموعة بيانات تقسم مجموعة بيانات الإدخال حسب عدد العمال ، مع إرجاع مجموعة بيانات مجزأة لعامل الفهرس. يحاول هذا تقسيم مجموعة بيانات تلقائيًا عن طريق فحص الرسم البياني لمجموعة البيانات وإدراج عملية جزء قبل المدخلات إلى مجموعة بيانات القارئ (مثل CSVDataset و TFRecordDataset).

ستؤدي مجموعة البيانات هذه إلى ظهور خطأ NotFound إذا لم نتمكن من تجزئة مجموعة البيانات تلقائيًا.

فئات متداخلة

صف دراسي AutoShardDataset.Options سمات اختيارية ل AutoShardDataset

الطرق العامة

الانتاج <كائن>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت AutoShardDataset.Options
autoShardPolicy (لونغ autoShardPolicy)
ثابت AutoShardDataset
إنشاء ( نطاق نطاق، المعامل <> inputDataset، المعامل <طويل> numWorkers، المعامل <طويل> مؤشر، قائمة <فئة <>> outputTypes، قائمة < الشكل > outputShapes، خيارات ... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف عملية AutoShardDataset جديدة.
الانتاج <؟>
ثابت AutoShardDataset.Options
numReplicas (لونغ numReplicas)

الطرق الموروثة

الطرق العامة

العام الناتج <كائن> asOutput ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات لعمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. تستخدم هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب المدخلات.

ساكنة العام AutoShardDataset.Options autoShardPolicy (لونغ autoShardPolicy)

ساكنة العام AutoShardDataset إنشاء ( نطاق نطاق، المعامل <> inputDataset، المعامل <طويل> numWorkers، المعامل <طويل> مؤشر، قائمة <فئة <>> outputTypes، قائمة < الشكل > outputShapes، خيارات ... خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف عملية AutoShardDataset جديدة.

العوامل
مجال النطاق الحالي
المدخلات موتر متغير يمثل مجموعة بيانات الإدخال.
عدد العمال عددي يمثل عدد العاملين لتوزيع مجموعة البيانات هذه عبر.
فهرس عددي يمثل مؤشر العامل الحالي من بين عدد العمال.
والخيارات يحمل قيم سمات اختيارية
عائدات
  • مثيل جديد من AutoShardDataset

العام الناتج <> مقبض ()

ساكنة العام AutoShardDataset.Options numReplicas (لونغ numReplicas)