OptimizeDataset

genel son sınıf OptimizeDataset

'Giriş_veri kümesi'ne optimizasyonlar uygulayarak bir veri kümesi oluşturur.

'Giriş_veri kümesi'ne optimizasyonlar uygulayarak bir veri kümesi oluşturur.

İç İçe Sınıflar

sınıf OptimizeDataset.Options OptimizeDataset için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış < TType >
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik OptimizeVeri Kümesi
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> inputDataset, İşlenen < TString > optimizasyonlar, Liste<Sınıf<? extends TType >> çıktı Türleri, Liste< Şekil > çıktı Şekilleri, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir OptimizeDataset işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <?>
statik OptimizeDataset.Options
optimizasyonConfigs (List<String> optimizasyonConfigs)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "Veri Kümesini Optimize Et"

Genel Yöntemler

genel Çıkış < TType > asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static OptimizeDataset create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> girişVeri Kümesi, İşlenen < TString > optimizasyonları, Liste<Sınıf<?, TType'ı genişletir >> çıktı Türleri, Liste< Şekil > çıktı Şekilleri, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir OptimizeDataset işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
girişVeri Kümesi Giriş veri kümesini temsil eden değişken bir tensör.
optimizasyonlar Kullanılacak optimizasyonları tanımlayan bir tf.string vektörü tf.Tensor .
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • OptimizeDataset'in yeni bir örneği

genel Çıkış <?> tanıtıcı ()

public static OptimizeDataset.Options optimizasyonConfigs (List<String> optimizasyonConfigs)