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Python tf.data.experimental.OptimizationOptions用法及代碼示例


表示數據集優化的選項。

用法

tf.data.experimental.OptimizationOptions()

屬性

  • apply_default_optimizations 是否應用默認圖形優化。如果為 False，則僅應用已明確啟用的圖形優化。
  • filter_fusion 是否融合過濾器轉換。如果沒有，默認為 False。
  • map_and_batch_fusion 是否融合Map和批量轉換。如果沒有，默認為真。
  • map_and_filter_fusion 是否融合Map和過濾器轉換。如果沒有，默認為 False。
  • map_fusion 是否融合Map變換。如果沒有，默認為 False。
  • map_parallelization 是否並行化無狀態映射轉換。如果沒有，默認為真。
  • noop_elimination 是否消除no-op 變換。如果沒有，默認為真。
  • parallel_batch 是否並行複製批處理元素。如果沒有，默認為真。
  • shuffle_and_repeat_fusion 是否融合 shuffle 和重複轉換。如果沒有，默認為真。

您可以通過 tf.data.Options 的 experimental_optimization 屬性設置數據集的優化選項；該屬性是 tf.data.experimental.OptimizationOptions 的一個實例。

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

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.data.experimental.OptimizationOptions。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。