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Python tf.data.experimental.OptimizationOptions用法及代码示例


表示数据集优化的选项。

用法

tf.data.experimental.OptimizationOptions()

属性

  • apply_default_optimizations 是否应用默认图形优化。如果为 False，则仅应用已明确启用的图形优化。
  • filter_fusion 是否融合过滤器转换。如果没有，默认为 False。
  • map_and_batch_fusion 是否融合Map和批量转换。如果没有，默认为真。
  • map_and_filter_fusion 是否融合Map和过滤器转换。如果没有，默认为 False。
  • map_fusion 是否融合Map变换。如果没有，默认为 False。
  • map_parallelization 是否并行化无状态映射转换。如果没有，默认为真。
  • noop_elimination 是否消除no-op 变换。如果没有，默认为真。
  • parallel_batch 是否并行复制批处理元素。如果没有，默认为真。
  • shuffle_and_repeat_fusion 是否融合 shuffle 和重复转换。如果没有，默认为真。

您可以通过 tf.data.Options 的 experimental_optimization 属性设置数据集的优化选项；该属性是 tf.data.experimental.OptimizationOptions 的一个实例。

options = tf.data.Options()
options.experimental_optimization.noop_elimination = True
options.experimental_optimization.apply_default_optimizations = False
dataset = dataset.with_options(options)

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.data.experimental.OptimizationOptions。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。