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tf.ReaderBase 函數(shù)
定義在:tensorflow/python/ops/io_ops.py
請參閱指南:輸入和讀取器>讀取器
用于不同讀取器類型的基類,每個步驟生成一條記錄.
從概念上講,讀取器將字符串 "work units" 轉(zhuǎn)換為 records (key, value pairs).通常,"work units" 是文件名,從這些文件的內(nèi)容中提取記錄.我們希望每步生成一條記錄, 但是一個 work units 可以對應(yīng)許多條記錄.
因此, 我們引入了一些使用隊(duì)列的解耦.當(dāng)請求生成記錄(通過Read())時(shí),隊(duì)列包含 work units 和從隊(duì)列中取出的讀取器,但它已完成了最后一個工作單元.
__init__(
reader_ref,
supports_serialize=False
)
創(chuàng)建一個新的 ReaderBase.
參數(shù):
num_records_produced(name=None)
返回此讀取器生成的記錄數(shù).
這與已成功讀取的執(zhí)行次數(shù)相同.
參數(shù):
返回:
一個 Int64 類型的張量.
num_work_units_completed(name=None)
返回此讀取器已完成處理的工作單元數(shù).
參數(shù):
返回:
一個 Int64 類型的張量.
read(
queue,
name=None
)
返回讀取器生成的下一條記錄(鍵,值)【record (key, value)】對.
如果需要,將從隊(duì)列中取出一個工作單元(例如,當(dāng)讀取器需要從一個新文件開始讀取,因?yàn)樗呀?jīng)完成了前一個文件).
參數(shù):
返回:
張量(key, value)元組.key:一個字符串標(biāo)量張量.value:一個字符串標(biāo)量張量.
read_up_to(
queue,
num_records,
name=None
)
返回由讀取器生成的 num_records(key,value)對.
如果需要的話,會從隊(duì)列中取出一個工作單元(例如,Reader 需要從一個新文件開始讀取,因?yàn)樗呀?jīng)完成了前一個文件).即使在最后一批之前,它也可能比 num_records 返回的少.
參數(shù):
返回:
張量(key, value)元組.key:一個一維的字符串張量.value:一個一維的字符串張量.
reset(name=None)
將讀取器恢復(fù)到初始狀態(tài).
參數(shù):
返回:
創(chuàng)建的操作.
restore_state(
state,
name=None
)
將讀取器還原到以前保存的狀態(tài).
并非所有的讀取器都支持還原,所以這可能會產(chǎn)生一個未實(shí)現(xiàn)的錯誤.
參數(shù):
返回:
創(chuàng)建的操作.
serialize_state(name=None)
產(chǎn)生一個字符串張量用來編碼讀取器的狀態(tài).
不是所有的讀取器都支持序列化,所以這可能會產(chǎn)生一個未實(shí)現(xiàn)的錯誤.
參數(shù):
返回:
一個字符串張量.
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