सार्वजनिक तरीके
| उत्सुक सत्र.विकल्प | एसिंक (बूलियन मान) नियंत्रित करता है कि भेजे गए ऑपरेशन वास्तव में कैसे निष्पादित किए जाते हैं। |
| उत्सुक सत्र | निर्माण () चयनित विकल्पों के साथ एक उत्सुक सत्र बनाता है। |
| उत्सुक सत्र.विकल्प | कॉन्फिग (बाइट[] मान) दिए गए बफ़र में पाए गए डेटा के आधार पर सत्र को कॉन्फ़िगर करता है, जो क्रमबद्ध TensorFlow कॉन्फ़िगरेशन प्रोटो है। |
| उत्सुक सत्र.विकल्प | डिवाइसप्लेसमेंटपॉलिसी ( EagerSession.DevicePlacementPolicy मान) यह नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर कोई ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं तो कैसे कार्य करना है लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं हैं। |
| उत्सुक सत्र.विकल्प | resourceCleanupStrategy ( EagerSession.ResourceCleanupStrategy मान) यह नियंत्रित करता है कि आवश्यकता न होने पर TensorFlow संसाधनों को कैसे साफ़ किया जाए। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक उत्सुक सत्र.विकल्प async (बूलियन मान)
नियंत्रित करता है कि भेजे गए ऑपरेशन वास्तव में कैसे निष्पादित किए जाते हैं।
जब सत्य पर सेट किया जाता है, तो प्रत्येक ऑपरेशन को अतुल्यकालिक रूप से निष्पादित किया जाता है (ऐसी स्थिति में कुछ ऑपरेशन "गैर-तैयार" आउटपुट लौटा सकते हैं)। जब गलत पर सेट किया जाता है, तो सभी ऑपरेशन समकालिक रूप से निष्पादित होते हैं।
सिंक्रोनस निष्पादन डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।
पैरामीटर
| कीमत | एसिंक्रोनस निष्पादन के लिए सत्य, सिंक्रोनस के लिए गलत। |
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सार्वजनिक EagerSession.Options कॉन्फ़िगरेशन (बाइट[] मान)
दिए गए बफ़र में पाए गए डेटा के आधार पर सत्र को कॉन्फ़िगर करता है, जो क्रमबद्ध TensorFlow कॉन्फ़िगरेशन प्रोटो है।
चेतावनी: इस सुविधा का समर्थन परिवर्तन के अधीन है क्योंकि भविष्य में सार्वजनिक एंडपॉइंट पर TensorFlow प्रोटोज़ का समर्थन नहीं किया जा सकता है।
यह भी देखें: config.proto
पैरामीटर
| कीमत | एक क्रमबद्ध कॉन्फिग प्रोटो |
|---|
सार्वजनिक EagerSession.Options डिवाइसप्लेसमेंटपॉलिसी ( EagerSession.DevicePlacementPolicy मान)
यह नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर कोई ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं तो कैसे कार्य करना है लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं हैं।
EagerSession.DevicePlacementPolicy.SILENT डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।
पैरामीटर
| कीमत | लागू करने हेतु नीति |
|---|
यह सभी देखें
सार्वजनिक EagerSession.Options resourceCleanupStrategy ( EagerSession.ResourceCleanupStrategy मान)
यह नियंत्रित करता है कि आवश्यकता न होने पर TensorFlow संसाधनों को कैसे साफ़ किया जाए।
EagerSession.ResourceCleanupStrategy.IN_BACKGROUND डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाता है।
पैरामीटर
| कीमत | उपयोग करने की रणनीति |
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