পাবলিক ফাইনাল ক্লাস AutoShardDataset
একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে।
একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা num_workers দ্বারা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে, সূচী-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 | AutoShardDataset.Options | AutoShardDataset এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য | |
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <অবজেক্ট> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
| স্ট্যাটিক AutoShardDataset.Options | autoShardPolicy (লং autoShardPolicy) |
| স্ট্যাটিক AutoShardDataset | |
| আউটপুট <?> | হাতল () |
| স্ট্যাটিক AutoShardDataset.Options | numReplicas (দীর্ঘ সংখ্যার প্রতিরূপ) |
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 প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক অটোশার্ডডেটাসেট তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> ইনপুটডেটাসেট, অপারেন্ড <লং> নম্বর ওয়ার্কার্স, অপারেন্ড <লং> সূচক, তালিকা<ক্লাস<?>> আউটপুট টাইপ, তালিকা< আকার > আউটপুট আকার, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন AutoShardDataset অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা 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 | একটি স্কেলার num_workers-এর মধ্যে বর্তমান কর্মীর সূচকের প্রতিনিধিত্ব করে। |
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- AutoShardDataset এর একটি নতুন উদাহরণ