경고: 이 프로젝트는 더 이상 사용되지 않습니다. TensorFlow용 Swift는 머신 러닝, 컴파일러, 차별화 가능한 프로그래밍, 시스템 설계 등에 대한 최신 연구를 통합한 머신 러닝을 위한 차세대 플랫폼의 실험이었습니다. 2021년 2월에 보관되었습니다.
컨텍스트
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
레이어와 같은 딥러닝 API에서 사용하는 스레드-로컬 상황별 정보를 저장하는 컨텍스트입니다.
Context.local
사용하여 현재 스레드 로컬 컨텍스트를 검색합니다.
예:
-
BatchNorm
과 같은 레이어가 입력에 적용될 때 평균과 분산을 계산하도록 현재 학습 단계를 훈련으로 설정합니다.
Context.local.learningPhase = .training
-
Dropout
과 같은 레이어가 입력에 적용될 때 단위를 삭제하지 않도록 현재 학습 단계를 추론으로 설정합니다.
Context.local.learningPhase = .inference
무작위 씨앗.
메모
무작위 시드는 획득될 때마다 업데이트되므로 향후 상태 비저장 무작위 TensorFlow 작업 실행으로 인해 비결정적 결과가 발생합니다.
현재 스레드 로컬 컨텍스트입니다.
메모
이 속성에 액세스하는 것은 스레드로부터 안전합니다.
선언
public static var local: Context { get set }
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-09-13(UTC)
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