GPUOptions.Experimental

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল ক্লাস GPUOptions.পরীক্ষামূলক

Protobuf টাইপ tensorflow.GPUOptions.Experimental

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস	GPUOptions.Experimental.Builder		Protobuf টাইপ tensorflow.GPUOptions.Experimental
ক্লাস	GPUOptions.Experimental.VirtualDevices		Configuration for breaking down a visible GPU into multiple "virtual" devices.
ইন্টারফেস	GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder

ধ্রুবক

int	COLLECTIVE_RING_ORDER_FIELD_NUMBER
int	KERNEL_TRACKER_MAX_BYTES_FIELD_NUMBER
int	KERNEL_TRACKER_MAX_INTERVAL_FIELD_NUMBER
int	KERNEL_TRACKER_MAX_PENDING_FIELD_NUMBER
int	NUM_DEV_TO_DEV_COPY_STREAMS_FIELD_NUMBER
int	TIMESTAMPED_ALLOCATOR_FIELD_NUMBER
int	USE_UNIFIED_MEMORY_FIELD_NUMBER
int	VIRTUAL_DEVICES_FIELD_NUMBER

পাবলিক পদ্ধতি

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
স্ট্রিং	Get CollectiveRingOrder () If non-empty, defines a good GPU ring order on a single worker based on device interconnect.
com.google.protobuf.ByteString	Get CollectiveRingOrderBytes () If non-empty, defines a good GPU ring order on a single worker based on device interconnect.
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	getDefaultInstance ()
GPUOptions.পরীক্ষামূলক	getDefaultInstanceForType ()
চূড়ান্ত স্ট্যাটিক com.google.protobuf.Descriptors.Descriptor	getDescriptor ()
int	GetKernelTrackerMaxBytes () If kernel_tracker_max_bytes = n > 0, then a tracking event is inserted after every series of kernels allocating a sum of memory >= n.
int	getKernelTrackerMaxInterval () Parameters for GPUKernelTracker.
int	getKernelTrackerMaxPending () If kernel_tracker_max_pending > 0 then no more than this many tracking events can be outstanding at a time.
int	getNumDevToDevCopyStreams () If > 1, the number of device-to-device copy streams to create for each GPUDevice.
	getParserForType ()
int	ক্রমিক আকার পান ()
বুলিয়ান	getTimestampedAllocator () If true then extra work is done by GPUDevice and GPUBFCAllocator to keep track of when GPU memory is freed and when kernels actually complete so that we can know when a nominally free memory chunk is really not subject to pending use.
চূড়ান্ত com.google.protobuf.UnknownFieldSet	অজানা ক্ষেত্রগুলি পান ()
বুলিয়ান	getUseUnifiedMemory () If true, uses CUDA unified memory for memory allocations.
GPUOptions.Experimental.VirtualDevices	getVirtualDevices (int সূচক) The multi virtual device settings.
int	getVirtualDevicesCount () The multi virtual device settings.
তালিকা< GPUOptions.Experimental.VirtualDevices >	getVirtualDevicesList () The multi virtual device settings.
GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder	getVirtualDevicesOrBuilder (int সূচক) The multi virtual device settings.
তালিকা <? প্রসারিত GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder >	getVirtualDevicesOrBuilderList () The multi virtual device settings.
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত বুলিয়ান	সূচনা করা হয়েছে ()
স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental.Builder	newBuilder ( GPUOptions. এক্সপেরিমেন্টাল প্রোটোটাইপ)
স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental.Builder	নতুন নির্মাতা ()
GPUOptions.Experimental.Builder	newBuilderForType ()
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	পার্স ডিলিমিটেডফ্রম (ইনপুটস্ট্রিম ইনপুট)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	parseDelimitedFrom (ইনপুটস্ট্রীম ইনপুট, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশনরেজিস্ট্রি)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	পার্সফ্রম (বাইটবাফার ডেটা)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	parseFrom (com.google.protobuf.CodedInputStream ইনপুট, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	parseFrom (ByteBuffer ডেটা, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	parseFrom (com.google.protobuf.CodedInputStream ইনপুট)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	পার্সফ্রম (বাইট[] ডেটা, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	parseFrom (com.google.protobuf.ByteString ডেটা)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	পার্সফ্রম (ইনপুটস্ট্রিম ইনপুট, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশনরেজিস্ট্রি)
স্ট্যাটিক GPUOptions.পরীক্ষামূলক	parseFrom (com.google.protobuf.ByteString ডেটা, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)
স্থির	পার্সার ()
GPUOptions.Experimental.Builder	নির্মাণকারী ()
অকার্যকর	writeTo (com.google.protobuf.CodedOutputStream আউটপুট)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

org.tensorflow.proto.framework.GPUOptions.ExperimentalOrBuilder ইন্টারফেস থেকে

বিমূর্ত স্ট্রিং	Get CollectiveRingOrder () If non-empty, defines a good GPU ring order on a single worker based on device interconnect.
বিমূর্ত com.google.protobuf.ByteString	Get CollectiveRingOrderBytes () If non-empty, defines a good GPU ring order on a single worker based on device interconnect.
বিমূর্ত int	GetKernelTrackerMaxBytes () If kernel_tracker_max_bytes = n > 0, then a tracking event is inserted after every series of kernels allocating a sum of memory >= n.
বিমূর্ত int	getKernelTrackerMaxInterval () Parameters for GPUKernelTracker.
বিমূর্ত int	getKernelTrackerMaxPending () If kernel_tracker_max_pending > 0 then no more than this many tracking events can be outstanding at a time.
বিমূর্ত int	getNumDevToDevCopyStreams () If > 1, the number of device-to-device copy streams to create for each GPUDevice.
বিমূর্ত বুলিয়ান	getTimestampedAllocator () If true then extra work is done by GPUDevice and GPUBFCAllocator to keep track of when GPU memory is freed and when kernels actually complete so that we can know when a nominally free memory chunk is really not subject to pending use.
বিমূর্ত বুলিয়ান	getUseUnifiedMemory () If true, uses CUDA unified memory for memory allocations.
বিমূর্ত GPUOptions.Experimental.VirtualDevices	getVirtualDevices (int সূচক) The multi virtual device settings.
বিমূর্ত int	getVirtualDevicesCount () The multi virtual device settings.
বিমূর্ত তালিকা< GPUOptions.Experimental.VirtualDevices >	getVirtualDevicesList () The multi virtual device settings.
বিমূর্ত GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder	getVirtualDevicesOrBuilder (int সূচক) The multi virtual device settings.
বিমূর্ত তালিকা<? প্রসারিত GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder >	getVirtualDevicesOrBuilderList () The multi virtual device settings.

ধ্রুবক

COLLECTIVE_RING_ORDER_FIELD_NUMBER int পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল

ধ্রুবক মান: 4

KERNEL_TRACKER_MAX_BYTES_FIELD_NUMBER int পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল

ধ্রুবক মান: 8

KERNEL_TRACKER_MAX_INTERVAL_FIELD_NUMBER int পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল

ধ্রুবক মান: 7

KERNEL_TRACKER_MAX_PENDING_FIELD_NUMBER int পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল

ধ্রুবক মান: 9

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল int NUM_DEV_TO_DEV_COPY_STREAMS_FIELD_NUMBER

ধ্রুবক মান: 3

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল int TIMESTAMPED_ALLOCATOR_FIELD_NUMBER

ধ্রুবক মান: 5

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল int USE_UNIFIED_MEMORY_FIELD_NUMBER

ধ্রুবক মান: 2

সার্বজনীন স্ট্যাটিক ফাইনাল int VIRTUAL_DEVICES_FIELD_NUMBER

ধ্রুবক মান: 1

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক বুলিয়ান সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)

সর্বজনীন স্ট্রিং getCollectiveRingOrder ()

 If non-empty, defines a good GPU ring order on a single worker based on
 device interconnect.  This assumes that all workers have the same GPU
 topology.  Specify as a comma-separated string, e.g. "3,2,1,0,7,6,5,4".
 This ring order is used by the RingReducer implementation of
 CollectiveReduce, and serves as an override to automatic ring order
 generation in OrderTaskDeviceMap() during CollectiveParam resolution.
 

string collective_ring_order = 4;

সর্বজনীন com.google.protobuf.ByteString getCollectiveRingOrderBytes ()

 If non-empty, defines a good GPU ring order on a single worker based on
 device interconnect.  This assumes that all workers have the same GPU
 topology.  Specify as a comma-separated string, e.g. "3,2,1,0,7,6,5,4".
 This ring order is used by the RingReducer implementation of
 CollectiveReduce, and serves as an override to automatic ring order
 generation in OrderTaskDeviceMap() during CollectiveParam resolution.
 

string collective_ring_order = 4;

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions. পরীক্ষামূলক getDefaultInstance ()

সর্বজনীন GPUOptions. পরীক্ষামূলক getDefaultInstanceForType ()

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাইনাল com.google.protobuf.Descriptors.Descriptor getDescriptor ()

পাবলিক int getKernelTrackerMaxBytes ()

 If kernel_tracker_max_bytes = n > 0, then a tracking event is
 inserted after every series of kernels allocating a sum of
 memory >= n.  If one kernel allocates b * n bytes, then one
 event will be inserted after it, but it will count as b against
 the pending limit.
 

int32 kernel_tracker_max_bytes = 8;

পাবলিক int getKernelTrackerMaxInterval ()

 Parameters for GPUKernelTracker.  By default no kernel tracking is done.
 Note that timestamped_allocator is only effective if some tracking is
 specified.
 If kernel_tracker_max_interval = n > 0, then a tracking event
 is inserted after every n kernels without an event.
 

int32 kernel_tracker_max_interval = 7;

পাবলিক int getKernelTrackerMaxPending ()

 If kernel_tracker_max_pending > 0 then no more than this many
 tracking events can be outstanding at a time.  An attempt to
 launch an additional kernel will stall until an event
 completes.
 

int32 kernel_tracker_max_pending = 9;

পাবলিক int getNumDevToDevCopyStreams ()

 If > 1, the number of device-to-device copy streams to create
 for each GPUDevice.  Default value is 0, which is automatically
 converted to 1.
 

int32 num_dev_to_dev_copy_streams = 3;

পাবলিক getParserForType ()

পাবলিক int getSerializedSize ()

পাবলিক বুলিয়ান getTimestampedAllocator ()

 If true then extra work is done by GPUDevice and GPUBFCAllocator to
 keep track of when GPU memory is freed and when kernels actually
 complete so that we can know when a nominally free memory chunk
 is really not subject to pending use.
 

bool timestamped_allocator = 5;

সর্বজনীন চূড়ান্ত com.google.protobuf.UnknownFieldSet getUnknownFields ()

পাবলিক বুলিয়ান getUseUnifiedMemory ()

 If true, uses CUDA unified memory for memory allocations. If
 per_process_gpu_memory_fraction option is greater than 1.0, then unified
 memory is used regardless of the value for this field. See comments for
 per_process_gpu_memory_fraction field for more details and requirements
 of the unified memory. This option is useful to oversubscribe memory if
 multiple processes are sharing a single GPU while individually using less
 than 1.0 per process memory fraction.
 

bool use_unified_memory = 2;

সর্বজনীন GPUOptions.Experimental.VirtualDevices getVirtualDevices (int index)

 The multi virtual device settings. If empty (not set), it will create
 single virtual device on each visible GPU, according to the settings
 in "visible_device_list" above. Otherwise, the number of elements in the
 list must be the same as the number of visible GPUs (after
 "visible_device_list" filtering if it is set), and the string represented
 device names (e.g. /device:GPU:<id>) will refer to the virtual
 devices and have the <id> field assigned sequentially starting from 0,
 according to the order they appear in this list and the "memory_limit"
 list inside each element. For example,
   visible_device_list = "1,0"
   virtual_devices { memory_limit: 1GB memory_limit: 2GB }
   virtual_devices {}
 will create three virtual devices as:
   /device:GPU:0 -> visible GPU 1 with 1GB memory
   /device:GPU:1 -> visible GPU 1 with 2GB memory
   /device:GPU:2 -> visible GPU 0 with all available memory
 NOTE:
 1. It's invalid to set both this and "per_process_gpu_memory_fraction"
    at the same time.
 2. Currently this setting is per-process, not per-session. Using
    different settings in different sessions within same process will
    result in undefined behavior.
 

repeated .tensorflow.GPUOptions.Experimental.VirtualDevices virtual_devices = 1;

পাবলিক int getVirtualDevicesCount ()

 The multi virtual device settings. If empty (not set), it will create
 single virtual device on each visible GPU, according to the settings
 in "visible_device_list" above. Otherwise, the number of elements in the
 list must be the same as the number of visible GPUs (after
 "visible_device_list" filtering if it is set), and the string represented
 device names (e.g. /device:GPU:<id>) will refer to the virtual
 devices and have the <id> field assigned sequentially starting from 0,
 according to the order they appear in this list and the "memory_limit"
 list inside each element. For example,
   visible_device_list = "1,0"
   virtual_devices { memory_limit: 1GB memory_limit: 2GB }
   virtual_devices {}
 will create three virtual devices as:
   /device:GPU:0 -> visible GPU 1 with 1GB memory
   /device:GPU:1 -> visible GPU 1 with 2GB memory
   /device:GPU:2 -> visible GPU 0 with all available memory
 NOTE:
 1. It's invalid to set both this and "per_process_gpu_memory_fraction"
    at the same time.
 2. Currently this setting is per-process, not per-session. Using
    different settings in different sessions within same process will
    result in undefined behavior.
 

repeated .tensorflow.GPUOptions.Experimental.VirtualDevices virtual_devices = 1;

সর্বজনীন তালিকা< GPUOptions.Experimental.VirtualDevices > getVirtualDevicesList ()

 The multi virtual device settings. If empty (not set), it will create
 single virtual device on each visible GPU, according to the settings
 in "visible_device_list" above. Otherwise, the number of elements in the
 list must be the same as the number of visible GPUs (after
 "visible_device_list" filtering if it is set), and the string represented
 device names (e.g. /device:GPU:<id>) will refer to the virtual
 devices and have the <id> field assigned sequentially starting from 0,
 according to the order they appear in this list and the "memory_limit"
 list inside each element. For example,
   visible_device_list = "1,0"
   virtual_devices { memory_limit: 1GB memory_limit: 2GB }
   virtual_devices {}
 will create three virtual devices as:
   /device:GPU:0 -> visible GPU 1 with 1GB memory
   /device:GPU:1 -> visible GPU 1 with 2GB memory
   /device:GPU:2 -> visible GPU 0 with all available memory
 NOTE:
 1. It's invalid to set both this and "per_process_gpu_memory_fraction"
    at the same time.
 2. Currently this setting is per-process, not per-session. Using
    different settings in different sessions within same process will
    result in undefined behavior.
 

repeated .tensorflow.GPUOptions.Experimental.VirtualDevices virtual_devices = 1;

সর্বজনীন GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder getVirtualDevicesOrBuilder (int index)

 The multi virtual device settings. If empty (not set), it will create
 single virtual device on each visible GPU, according to the settings
 in "visible_device_list" above. Otherwise, the number of elements in the
 list must be the same as the number of visible GPUs (after
 "visible_device_list" filtering if it is set), and the string represented
 device names (e.g. /device:GPU:<id>) will refer to the virtual
 devices and have the <id> field assigned sequentially starting from 0,
 according to the order they appear in this list and the "memory_limit"
 list inside each element. For example,
   visible_device_list = "1,0"
   virtual_devices { memory_limit: 1GB memory_limit: 2GB }
   virtual_devices {}
 will create three virtual devices as:
   /device:GPU:0 -> visible GPU 1 with 1GB memory
   /device:GPU:1 -> visible GPU 1 with 2GB memory
   /device:GPU:2 -> visible GPU 0 with all available memory
 NOTE:
 1. It's invalid to set both this and "per_process_gpu_memory_fraction"
    at the same time.
 2. Currently this setting is per-process, not per-session. Using
    different settings in different sessions within same process will
    result in undefined behavior.
 

repeated .tensorflow.GPUOptions.Experimental.VirtualDevices virtual_devices = 1;

সর্বজনীন তালিকা <? GPUOptions.Experimental.VirtualDevicesOrBuilder > getVirtualDevicesOrBuilderList () প্রসারিত করে

 The multi virtual device settings. If empty (not set), it will create
 single virtual device on each visible GPU, according to the settings
 in "visible_device_list" above. Otherwise, the number of elements in the
 list must be the same as the number of visible GPUs (after
 "visible_device_list" filtering if it is set), and the string represented
 device names (e.g. /device:GPU:<id>) will refer to the virtual
 devices and have the <id> field assigned sequentially starting from 0,
 according to the order they appear in this list and the "memory_limit"
 list inside each element. For example,
   visible_device_list = "1,0"
   virtual_devices { memory_limit: 1GB memory_limit: 2GB }
   virtual_devices {}
 will create three virtual devices as:
   /device:GPU:0 -> visible GPU 1 with 1GB memory
   /device:GPU:1 -> visible GPU 1 with 2GB memory
   /device:GPU:2 -> visible GPU 0 with all available memory
 NOTE:
 1. It's invalid to set both this and "per_process_gpu_memory_fraction"
    at the same time.
 2. Currently this setting is per-process, not per-session. Using
    different settings in different sessions within same process will
    result in undefined behavior.
 

repeated .tensorflow.GPUOptions.Experimental.VirtualDevices virtual_devices = 1;

পাবলিক int হ্যাশকোড ()

সর্বজনীন চূড়ান্ত বুলিয়ান শুরু হয়েছে ()

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental.Builder newBuilder ( GPUOptions.Experimental prototype)

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental.Builder newBuilder ()

সর্বজনীন GPUOptions.Experimental.Builder newBuilderForType ()

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions. পরীক্ষামূলক পার্স ডিলিমিটেডফ্রম (ইনপুটস্ট্রিম ইনপুট)

নিক্ষেপ করে

IO ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseDelimitedFrom (InputStream ইনপুট, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)

নিক্ষেপ করে

IO ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions. এক্সপেরিমেন্টাল পার্স ফ্রম (ByteBuffer ডেটা)

নিক্ষেপ করে

অবৈধ প্রোটোকলবাফার ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (com.google.protobuf.CodedInputStream ইনপুট, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

নিক্ষেপ করে

IO ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (ByteBuffer ডেটা, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)

নিক্ষেপ করে

অবৈধ প্রোটোকলবাফার ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (com.google.protobuf.CodedInputStream ইনপুট)

নিক্ষেপ করে

IO ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (byte[] data, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite এক্সটেনশন রেজিস্ট্রি)

নিক্ষেপ করে

অবৈধ প্রোটোকলবাফার ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (com.google.protobuf.ByteString ডেটা)

নিক্ষেপ করে

অবৈধ প্রোটোকলবাফার ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (InputStream ইনপুট, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

নিক্ষেপ করে

IO ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক GPUOptions.Experimental parseFrom (com.google.protobuf.ByteString ডেটা, com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

নিক্ষেপ করে

অবৈধ প্রোটোকলবাফার ব্যতিক্রম

পাবলিক স্ট্যাটিক পার্সার ()

সর্বজনীন GPUOptions.Experimental.Builder to Builder ()

public void writeTo (com.google.protobuf.CodedOutputStream আউটপুট)

নিক্ষেপ করে

IO ব্যতিক্রম