ray.data.ExecutionResources#

class ray.data.ExecutionResources(cpu: float | None = None, gpu: float | None = None, object_store_memory: float | None = None, default_to_inf: bool = False)[源代码]#

基类：object

指定执行的资源使用或资源限制。

默认情况下，此类表示资源使用情况。使用 for_limits 或设置 default_to_inf 为 True 以创建一个表示资源限制的对象。

classmethod from_resource_dict(resource_dict: Dict[str, float], default_to_inf: bool = False)[源代码]#: 从资源字典创建一个 ExecutionResources 对象。

classmethod for_limits(cpu: float | None = None, gpu: float | None = None, object_store_memory: float | None = None) → ExecutionResources[源代码]#: 创建一个表示资源限制的 ExecutionResources 对象。:param cpu: 逻辑 CPU 插槽的数量。:param gpu: 逻辑 GPU 插槽的数量。:param object_store_memory: 对象存储内存的数量。

classmethod zero() → ExecutionResources[源代码]#: 返回一个资源为零的 ExecutionResources 对象。

is_zero() → bool[源代码]#: 如果所有资源均为零，则返回 True。

is_non_negative() → bool[源代码]#: 如果所有资源均为非负数，则返回 True。

object_store_memory_str() → str[源代码]#: 返回对象存储内存字段的可读字符串。

copy() → ExecutionResources[源代码]#: 返回此 ExecutionResources 对象的副本。

add(other: ExecutionResources) → ExecutionResources[源代码]#

添加执行资源。

返回:: 一个包含资源总和的新 ExecutionResource 对象。

subtract(other: ExecutionResources) → ExecutionResources[源代码]#

减少执行资源。

返回:: 一个资源被减去的新的 ExecutionResource 对象。

max(other: ExecutionResources) → ExecutionResources[源代码]#: 返回每种资源类型的最大值。

min(other: ExecutionResources) → ExecutionResources[源代码]#: 返回每种资源类型的最小值。

satisfies_limit(limit: ExecutionResources) → bool[源代码]#

如果此资源结构符合指定的限制条件，则返回。

注意，对于一个字段来说，None 意味着没有限制。

scale(f: float) → ExecutionResources[源代码]#: 返回所有设置值按 f 缩放的副本。