Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: ВосстановитьV2
#include <io_ops.h>
Восстанавливает тензоры из контрольной точки V2.
Краткое содержание
Для обратной совместимости с форматом V1 эта операция в настоящее время позволяет также выполнять восстановление из контрольной точки V1:
- Эта операция сначала пытается найти индексный файл V2, на который указывает «префикс», и, если он найден, продолжить чтение его как контрольной точки V2;
- В противном случае вызывается путь чтения V1. Полагаться на такое поведение не рекомендуется, так как возможность вернуться к чтению V1 может быть признана устаревшей и в конечном итоге удалена.
По умолчанию восстанавливает именованные тензоры полностью. Если вызывающая сторона желает восстановить определенные фрагменты сохраненных тензоров, «shape_and_slices» должны быть непустыми строками и, соответственно, иметь правильный формат.
Вызывающие программы должны убедиться, что все именованные тензоры действительно сохранены в контрольной точке.
Аргументы:
- область: объект области.
- префикс: должен содержать один элемент. Префикс контрольной точки V2.
- tensor_names: форма {N}. Имена восстанавливаемых тензоров.
- shape_and_slices: форма {N}. Спецификации среза тензоров, которые нужно восстановить. Пустые строки указывают, что они являются неразделенными тензорами.
- dtypes: форма {N}. Список ожидаемых типов данных для тензоров. Должны совпадать с теми, которые хранятся в контрольной точке.
Возврат:
-
OutputList
: форма {N}. Восстановленные тензоры, формы которых считываются напрямую из контрольной точки.
Общественные функции |
---|
operator[] (size_t index) const | |
Публичные атрибуты
Общественные функции
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::RestoreV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::RestoreV2\n==========================\n\n`#include \u003cio_ops.h\u003e`\n\nRestores tensors from a V2 checkpoint.\n\nSummary\n-------\n\nFor backward compatibility with the V1 format, this Op currently allows restoring from a V1 checkpoint as well:\n\n- This Op first attempts to find the V2 index file pointed to by \"prefix\", and if found proceed to read it as a V2 checkpoint;\n- Otherwise the V1 read path is invoked. Relying on this behavior is not recommended, as the ability to fall back to read V1 might be deprecated and eventually removed.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBy default, restores the named tensors in full. If the caller wishes to restore specific slices of stored tensors, \"shape_and_slices\" should be non-empty strings and correspondingly well-formed.\n\nCallers must ensure all the named tensors are indeed stored in the checkpoint.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- prefix: Must have a single element. The prefix of a V2 checkpoint.\n- tensor_names: shape {N}. The names of the tensors to be restored.\n- shape_and_slices: shape {N}. The slice specs of the tensors to be restored. [Empty](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/empty#classtensorflow_1_1ops_1_1_empty) strings indicate that they are non-partitioned tensors.\n- dtypes: shape {N}. The list of expected dtype for the tensors. Must match those stored in the checkpoint.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- `OutputList`: shape {N}. The restored tensors, whose shapes are read from the checkpoint directly.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [RestoreV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_restore_v2_1a57bca4a84e5b10e9920fdeeac3a05f5e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` prefix, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` tensor_names, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape_and_slices, const DataTypeSlice & dtypes)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_restore_v2_1ac15e029a658d659cfed51e641fd25034) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [tensors](#classtensorflow_1_1ops_1_1_restore_v2_1acec293134264696f9ac7e0f1d900d542) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operator[]](#classtensorflow_1_1ops_1_1_restore_v2_1a6bd9fcb0de236ef33532417834b3ed0d)`(size_t index) const ` | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### tensors\n\n```text\n::tensorflow::OutputList tensors\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### RestoreV2\n\n```gdscript\n RestoreV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input prefix,\n ::tensorflow::Input tensor_names,\n ::tensorflow::Input shape_and_slices,\n const DataTypeSlice & dtypes\n)\n``` \n\n### operator\\[\\]\n\n```gdscript\n::tensorflow::Output operator[](\n size_t index\n) const \n```"]]