EagerSession.ResourceCleanupStrategy
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Управляет очисткой ресурсов TensorFlow, когда они больше не нужны.
Все ресурсы, выделенные во время EagerSession , удаляются при закрытии сеанса. Чтобы предотвратить ошибки нехватки памяти, также настоятельно рекомендуется очищать эти ресурсы во время сеанса. Например, выполнение n операций в цикле из m итераций выделит минимум n*m ресурсов, тогда как в большинстве случаев по-прежнему используются только ресурсы последней итерации.
Экземпляры EagerSession могут быть уведомлены разными способами, когда объекты TensorFlow больше не используются, чтобы они могли приступить к очистке любых принадлежащих им ресурсов.
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Enum | окончательный интервал | сравнить с (E arg0) |
| интервал | сравнитьTo (Объект arg0) |
| последнее логическое значение | равно (Объект arg0) |
| последний класс<E> | getDeclaringClass () |
| окончательный интервал | хэш-код () |
| последняя строка | имя () |
| окончательный интервал | порядковый номер () |
| Нить | нанизывать () |
| статический <T расширяет Enum<T>> T | valueOf (Класс<T> arg0, String arg1) |
Из класса java.lang.Object | логическое значение | равно (Объект arg0) |
| последний класс<?> | получитьКласс () |
| интервал | хэш-код () |
| окончательная пустота | поставить в известность () |
| окончательная пустота | уведомитьВсе () |
| Нить | нанизывать () |
| окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
| окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
| окончательная пустота | ждать () |
Из интерфейса java.lang.Comparable | абстрактный int | CompareTo (E расширяет Enum<E> arg0) |
Перечисляемые значения
общедоступный статический финал EagerSession.ResourceCleanupStrategy IN_BACKGROUND
Отслеживайте и удаляйте неиспользуемые ресурсы из нового потока, работающего в фоновом режиме.
Это наиболее надежный подход к очистке ресурсов TensorFlow за счет запуска и выполнения дополнительного потока, предназначенного для этой задачи. Каждый экземпляр EagerSession имеет собственный поток, который останавливается только при закрытии сеанса.
Эта стратегия используется по умолчанию.
общедоступный статический окончательный EagerSession.ResourceCleanupStrategy ON_SAFE_POINTS
Отслеживайте и удаляйте неиспользуемые ресурсы из существующих потоков до или после того, как они завершат другую задачу.
Неиспользуемые ресурсы освобождаются, когда вызов библиотеки TensorFlow достигает безопасной точки для очистки. Это делается синхронно и может на короткое время заблокировать поток, инициировавший этот вызов.
Эту стратегию следует использовать только в том случае, если по каким-либо причинам не требуется выделять дополнительный поток для очистки. В противном случае предпочтение следует отдать IN_BACKGROUND .
общедоступный статический финал EagerSession.ResourceCleanupStrategy ON_SESSION_CLOSE
Удаляйте ресурсы только при закрытии сеанса.
Все ресурсы, выделенные во время сеанса, останутся в памяти до тех пор, пока сеанс не будет явно закрыт (или с помощью традиционной техники «попробуй с ресурсом»). Никакие дополнительные задачи по очистке ресурсов выполняться не будут.
Эта стратегия может привести к ошибкам нехватки памяти, и ее использование не рекомендуется, если только объем сеанса не ограничен выполнением лишь небольшого количества операций.
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 Google Developers. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и/или ее аффилированных лиц. Определенный контент лицензирован по лицензии numpy.
Последнее обновление: 2025-07-28 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-28 UTC."],[],[],null,["# EagerSession.ResourceCleanupStrategy\n\npublic static final enum **EagerSession.ResourceCleanupStrategy** \nControls how TensorFlow resources are cleaned up when they are no longer needed.\n\nAll resources allocated during an `EagerSession` are deleted when the session is\nclosed. To prevent out-of-memory errors, it is also strongly suggest to cleanup those resources\nduring the session. For example, executing n operations in a loop of m iterations will allocate\na minimum of n\\*m resources while in most cases, only resources of the last iteration are still\nbeing used.\n\n`EagerSession` instances can be notified in different ways when TensorFlow objects are\nno longer being referred, so they can proceed to the cleanup of any resources they owned.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Enum \n\n|----------------------------------|---------------------------------------|\n| final int | compareTo(E arg0) |\n| int | compareTo(Object arg0) |\n| final boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003cE\\\u003e | getDeclaringClass() |\n| final int | hashCode() |\n| final String | name() |\n| final int | ordinal() |\n| String | toString() |\n| static \\\u003cT extends Enum\\\u003cT\\\u003e\\\u003e T | valueOf(Class\\\u003cT\\\u003e arg0, String arg1) |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface java.lang.Comparable \n\n|--------------|-------------------------------------|\n| abstract int | compareTo(E extends Enum\\\u003cE\\\u003e arg0) |\n\nEnum Values\n-----------\n\n#### public static final EagerSession.ResourceCleanupStrategy\n**IN_BACKGROUND**\n\nMonitor and delete unused resources from a new thread running in background.\n\nThis is the most reliable approach to cleanup TensorFlow resources, at the cost of\nstarting and running an additional thread dedicated to this task. Each `EagerSession`\ninstance has its own thread, which is stopped only when the session is closed.\n\nThis strategy is used by default.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public static final EagerSession.ResourceCleanupStrategy\n**ON_SAFE_POINTS**\n\nMonitor and delete unused resources from existing threads, before or after they complete\nanother task.\n\nUnused resources are released when a call to the TensorFlow library reaches a safe point\nfor cleanup. This is done synchronously and might block for a short period of time the thread\nwho triggered that call.\n\nThis strategy should be used only if, for some reasons, no additional thread should be\nallocated for cleanup. Otherwise, [IN_BACKGROUND](/versions/r2.9/api_docs/java/org/tensorflow/EagerSession.ResourceCleanupStrategy#IN_BACKGROUND) should be preferred.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public static final EagerSession.ResourceCleanupStrategy\n**ON_SESSION_CLOSE**\n\nOnly delete resources when the session is closed.\n\nAll resources allocated during the session will remained in memory until the session is\nexplicitly closed (or via the traditional \\`try-with-resource\\` technique). No extra task for\nresource cleanup will be attempted.\n\nThis strategy can lead up to out-of-memory errors and its usage is not recommended, unless\nthe scope of the session is limited to execute only a small amount of operations.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]
