tf.data.experimental.service.DispatcherConfig

Класс конфигурации для диспетчеров службы tf.data.

Псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.data.experimental.service.DispatcherConfig

tf.data.experimental.service.DispatcherConfig(
    port=0,
    protocol=None,
    work_dir=None,
    fault_tolerant_mode=False,
    worker_addresses=None,
    job_gc_check_interval_ms=None,
    job_gc_timeout_ms=None,
    worker_timeout_ms=None,
    worker_max_concurrent_snapshots=0
)

Поля
`port`	Указывает порт для привязки. Значение 0 указывает, что сервер может привязаться к любому доступному порту.
`protocol`	Протокол для связи со службой tf.data, например, "grpc".
`work_dir`	Каталог для хранения состояния диспетчера. Этот аргумент необходим диспетчеру для восстановления после перезапуска.
`fault_tolerant_mode`	Нужно ли диспетчеру записывать своё состояние в журнал, чтобы он мог восстановиться после перезапуска. Состояние диспетчера, включая зарегистрированные наборы данных и созданные задания, синхронно записывается в журнал перед ответом на запросы RPC. Если `True`, необходимо также указать `work_dir`.
`worker_addresses`	Если задание использует автоматическое фрагментирование, необходимо указать фиксированный список адресов рабочих узлов, которые будут регистрироваться у диспетчера. Адреса рабочих узлов должны быть в формате `"host"` или `"host:port"`, где `"port"` — целое число, имя порта или `%port%` для соответствия любому порту.
`job_gc_check_interval_ms`	С какой частотой диспетчер должен сканировать, чтобы удалять старые и неиспользуемые задания, в миллисекундах. Если не задано, среда выполнения выберет разумное значение по умолчанию. Более высокое значение уменьшит нагрузку на диспетчер, а более низкое — время, необходимое диспетчеру для сбора мусора устаревших заданий.
`job_gc_timeout_ms`	Сколько времени задание должно быть неиспользуемым, прежде чем станет кандидатом для сбора мусора, в миллисекундах. Значение -1 означает, что задания никогда не должны собираться мусором. Если не задано, среда выполнения выберет разумное значение по умолчанию. Более высокое значение приведет к тому, что задания будут дольше находиться без потребителей. Это полезно, если есть большой промежуток времени между моментом, когда потребители считывают данные из задания. Более низкое значение сократит время, необходимое для освобождения ресурсов от устаревших заданий.
`worker_timeout_ms`	Сколько времени ждать отклика рабочего узла перед тем, как считать его отсутствующим. Если не задано, среда выполнения выберет разумное значение по умолчанию.
`worker_max_concurrent_snapshots`	Максимальное количество снимков, которые может обрабатывать рабочий узел одновременно.

Атрибуты
`port`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 0
`protocol`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 1
`work_dir`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 2
`fault_tolerant_mode`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 3
`worker_addresses`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 4
`job_gc_check_interval_ms`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 5
`job_gc_timeout_ms`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 6
`worker_timeout_ms`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 7
`worker_max_concurrent_snapshots`	Псевдоним `namedtuple` для поля с номером 8

© 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/data/experimental/service/DispatcherConfig