একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে।
একটি ডেটাসেট তৈরি করে যা num_workers দ্বারা ইনপুট ডেটাসেটকে শার্ড করে, সূচী-তম কর্মীর জন্য একটি শার্ড ডেটাসেট ফেরত দেয়। এটি ডেটাসেট গ্রাফ পরীক্ষা করে একটি ডেটাসেটকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শার্ড করার চেষ্টা করে এবং একটি পাঠক ডেটাসেটে ইনপুট দেওয়ার আগে একটি শার্ড অপ সন্নিবেশ করে (যেমন CSVDataset, TFRecordDataset)।
এই ডেটাসেটটি একটি NotFound ত্রুটি নিক্ষেপ করবে যদি আমরা ডেটাসেটটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভাগ করতে না পারি।
নেস্টেড ক্লাস
| ক্লাস | AutoShardDataset.Options | AutoShardDataset এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য | |
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট < TType > | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
| স্ট্যাটিক AutoShardDataset.Options | autoShardPolicy (লং autoShardPolicy) |
| স্ট্যাটিক AutoShardDataset | |
| আউটপুট <?> | হাতল () |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট < TType > asOutput ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক অটোশার্ডডেটাসেট তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> ইনপুটডেটাসেট, অপারেন্ড < TInt64 > numWorkers, Operand < TInt64 > index, List< Class<? TType >> outputTypes, List< Shape > outputshapes, options... )
একটি নতুন AutoShardDataset অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| ইনপুট ডেটাসেট | একটি বৈকল্পিক টেনসর ইনপুট ডেটাসেটের প্রতিনিধিত্ব করে। |
| সংখ্যাকর্মী | এই ডেটাসেট জুড়ে বিতরণ করার জন্য কর্মীদের সংখ্যা প্রতিনিধিত্বকারী একটি স্কেলার৷ |
| সূচক | একটি স্কেলার num_workers-এর মধ্যে বর্তমান কর্মীর সূচকের প্রতিনিধিত্ব করে। |
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- AutoShardDataset এর একটি নতুন উদাহরণ