tf.contrib.distribute.run_standard_tensorflow_server

Запускает стандартный сервер TensorFlow.

tf.contrib.distribute.run_standard_tensorflow_server(
    session_config=None
)

Этот метод анализирует конфигурации из переменной окружения "TF_CONFIG" и запускает сервер TensorFlow. "TF_CONFIG" обычно представляет собой json-строку и должна содержать информацию о кластере и роли сервера в кластере. Пример:

TF_CONFIG='{ "cluster": { "worker": ["host1:2222", "host2:2222", "host3:2222"], "ps": ["host4:2222", "host5:2222"] }, "task": {"type": "worker", "index": 1} }'

Эта "TF_CONFIG" указывает на наличие 3 рабочих и 2 ps задач в кластере, а текущая роль — рабочий узел 1.

Допустимые типы задач — "chief", "worker", "ps" и "evaluator". Максимально может быть один "chief" и один "evaluator".

Можно указать необязательный ключ-значение "rpc_layer". Значение по умолчанию — "grpc".