tf.config.experimental_connect_to_host
Подключается к отдельной машине, чтобы включить на ней удалённое выполнение.
tf.config.experimental_connect_to_host(
remote_host=None, job_name='worker'
)
Устройства на удалённом хосте станут доступными для использования. Обратите внимание: функцию можно вызывать несколько раз, но при этом будут аннулированы все дескрипторы тензоров на прежних удалённых устройствах.
Используя имя задания worker по умолчанию, можно планировать удалённое выполнение операций следующим образом:
# When eager execution is enabled, connect to the remote host.
tf.config.experimental_connect_to_host("exampleaddr.com:9876")
with ops.device("job:worker/replica:0/task:1/device:CPU:0"):
# The following tensors should be resident on the remote device, and the op
# will also execute remotely.
x1 = array_ops.ones([2, 2])
x2 = array_ops.ones([2, 2])
y = math_ops.matmul(x1, x2)
| Аргументы | |
|---|---|
remote_host | адрес удалённого сервера или список адресов в формате «хост-порт». |
job_name | Имя задания, по которому будет доступен новый сервер. |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
ValueError | если remote_host имеет значение None. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/config/experimental_connect_to_host
