एक डेटासेट बनाता है जो इनपुट डेटासेट को खंडित करता है।
एक डेटासेट बनाता है जो num_workers द्वारा इनपुट डेटासेट को शार्ड करता है, इंडेक्स-वें वर्कर के लिए एक शार्ड डेटासेट लौटाता है। यह डेटासेट ग्राफ़ की जांच करके और रीडर डेटासेट (जैसे CSVDataset, TFRecordDataset) में इनपुट से पहले एक शार्प ऑप डालकर डेटासेट को स्वचालित रूप से शार्ड करने का प्रयास करता है।
यदि हम डेटासेट को स्वचालित रूप से शार्प नहीं कर सकते हैं तो यह डेटासेट एक नॉटफाउंड त्रुटि देगा।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | ऑटोशार्डडेटासेट.विकल्प | AutoShardDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट < टीटाइप > | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर AutoShardDataset.Options | ऑटोशार्डपॉलिसी (लंबी ऑटोशार्डपॉलिसी) |
स्थिर ऑटोशार्डडेटासेट | |
आउटपुट <?> | सँभालना () |
स्थिर AutoShardDataset.Options | संख्या प्रतिकृतियां (लंबी संख्या प्रतिकृतियां) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट < TType > asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ऑटोशार्डडेटासेट बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड < TInt64 > numWorkers, ऑपरेंड <TInt64> इंडेक्स, लिस्ट<क्लास<? विस्तारित TType >> आउटपुटटाइप्स, लिस्ट< आकार > आउटपुटशेप्स, विकल्प... विकल्प)
एक नए AutoShardDataset ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
इनपुटडेटासेट | इनपुट डेटासेट का प्रतिनिधित्व करने वाला एक वैरिएंट टेंसर। |
संख्याकर्मचारी | इस डेटासेट को वितरित करने के लिए श्रमिकों की संख्या का प्रतिनिधित्व करने वाला एक स्केलर। |
अनुक्रमणिका | एक अदिश राशि num_workers में से वर्तमान कार्यकर्ता के सूचकांक का प्रतिनिधित्व करती है। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- AutoShardDataset का एक नया उदाहरण