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¿Por qué usar tensorflow gfile? (para E/S de archivo)

El código de Tensorflow usa métodos para la E/S de archivos que son diferentes a los métodos integrados de Python. Según el código fuente , es útil como

"Contenedores de E/S de archivos sin bloqueo de subprocesos"

No estoy seguro de en qué ocasiones es útil y cuándo no se debe usar.

¿Alguna idea?

Gracias

about 3 years ago · Santiago Trujillo
1 Respuestas
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0

este comentario:

Envolturas de E/S de archivos sin bloqueo de subprocesos

... ¡es una descripción particularmente inútil para el módulo tf.gfile de TensorFlow!

Las funciones principales del módulo tf.gfile son:

  1. Para proporcionar una API que esté cerca de los objetos de file de Python, y
  2. Proporcionar una implementación basada en la API del sistema de archivos C FileSystem de TensorFlow.

La API de C++ FileSystem admite múltiples implementaciones de sistemas de archivos, incluidos archivos locales, Google Cloud Storage (con un prefijo gs:// ) y HDFS (con un prefijo hdfs:// ). TensorFlow los exporta como tf.gfile para que puedas usar estas implementaciones para guardar y cargar puntos de control, escribir registros de TensorBoard y acceder a datos de entrenamiento (entre otros usos). Sin embargo, si todos sus archivos son locales, puede usar la API de archivos de Python normal sin ningún problema.

about 3 years ago · Santiago Trujillo Denunciar
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