সতর্কতা: প্রতিস্থাপন স্থিতিশীল হওয়ার পরে এই API টি অবচয় করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লোয়ের ভবিষ্যতের সংস্করণে সরানো হবে।

ExperimentalAutoShardDataset

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস এক্সপেরিমেন্টাল অটোশার্ডডেটাসেট

একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে।

একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা num_workers দ্বারা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে, সূচক-তম কর্মীর জন্য একটি শার্ড ডেটাসেট ফেরত দেয়। এটি ডেটাসেট গ্রাফ পরীক্ষা করে একটি ডেটাসেটকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শার্ড করার চেষ্টা করে এবং একটি পাঠক ডেটাসেটে ইনপুট দেওয়ার আগে একটি শার্ড অপ সন্নিবেশ করে (যেমন CSVDataset, TFRecordDataset)।

এই ডেটাসেটটি একটি NotFound ত্রুটি নিক্ষেপ করবে যদি আমরা ডেটাসেটটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভাগ করতে না পারি।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস পরীক্ষামূলক অটোশার্ডডেটাসেট। বিকল্প ExperimentalAutoShardDataset এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <অবজেক্ট>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
static ExperimentalAutoShardDataset.Options
autoShardPolicy (লং autoShardPolicy)
স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল অটোশার্ডডেটাসেট
তৈরি করুন ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numWorkers, Operand <Long> index, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > output Shapes, Options... options
একটি নতুন ExperimentalAutoShardDataset অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <?>

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <অবজেক্ট> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল অটোশার্ডডেটাসেট। বিকল্প অটোশার্ড পলিসি (লং অটোশার্ড পলিসি)

পাবলিক স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল অটোশার্ডডেটাসেট তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> ইনপুটডেটাসেট , অপারেন্ড <লং> নম্বর ওয়ার্কার্স, অপারেন্ড <লং> ইনডেক্স, তালিকা< ক্লাস<?>> আউটপুট টাইপ, তালিকা< আকৃতি > আউটপুট আকৃতি, বিকল্পগুলি...

একটি নতুন ExperimentalAutoShardDataset অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট ডেটাসেট একটি বৈকল্পিক টেনসর ইনপুট ডেটাসেটের প্রতিনিধিত্ব করে।
সংখ্যাকর্মী এই ডেটাসেট জুড়ে বিতরণ করার জন্য কর্মীদের সংখ্যা প্রতিনিধিত্বকারী একটি স্কেলার৷
সূচক num_workers-এর মধ্যে বর্তমান কর্মীর সূচকের প্রতিনিধিত্বকারী একটি স্কেলার।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • ExperimentalAutoShardDataset এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <?> হ্যান্ডেল ()