tf.config.experimental_connect_to_host
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Подключается к одному компьютеру для активации удалённого выполнения на нём.
tf.config.experimental_connect_to_host(
remote_host=None, job_name='worker'
)
Сделает устройства на удалённом узле доступными для использования. Обратите внимание, что вызов этого метода более одного раза будет работать, но при этом любые дескрипторы тензоров на старых удалённых устройствах будут недействительны.
Используя значение по умолчанию для job_name (worker), вы можете запланировать выполнение операций удалённо следующим образом:
# Enable eager execution, and connect to the remote host.
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
tf.contrib.eager.connect_to_remote_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 | один или список адресов удалённого сервера в формате "хост:порт". |
job_name | Имя задачи, под которым новый сервер будет доступен. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если remote_host равно None. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/config/experimental_connect_to_host