tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver

Резольвер кластера для Google Cloud TPUs.

Наследуется от: ClusterResolver

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

`tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver`

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver, `tf.compat.v2.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver`

tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(
    tpu=None, zone=None, project=None, job_name='worker', coordinator_name=None,
    coordinator_address=None, credentials='default', service=None,
    discovery_url=None
)

Это реализация резольверов кластеров для сервиса Google Cloud TPU. Поскольку Cloud TPUs находятся в стадии альфа-версии, вам необходимо указать файл определения API, а также список Cloud TPUs в вашем проекте Google Cloud Platform.

TPUClusterResolver поддерживает следующие различные среды: Google Compute Engine Google Kubernetes Engine Внутренняя среда Google

Аргументы
`tpu`	Строка, соответствующая TPU для использования. Если строка пустая, строка 'local' или строка, начинающаяся с 'grpc://' или '/bns', то предполагается, что она не соответствует Cloud TPU, и вместо этого она будет передана в качестве сессионного мастера, и распространение ClusterSpec не будет выполнено. В будущем это может также поддерживать список строк, когда используются несколько Cloud TPUs.
`zone`	Зона расположения TPUs. Если опущено или пусто, предполагается, что зона TPU совпадает с зоной виртуальной машины GCE, которую мы попробуем определить из сервиса метаданных GCE.
`project`	Название проекта GCP, содержащего Cloud TPUs. Если опущено или пусто, мы попробуем определить имя проекта виртуальной машины GCE из сервиса метаданных GCE.
`job_name`	Имя задачи TensorFlow, к которой относятся TPUs.
`coordinator_name`	Имя для использования координатора. Установите в None, если координатор не должен быть включен в вычисленный ClusterSpec.
`coordinator_address`	Адрес координатора (обычно пара ip:порт). Если установлено в None, будет запущен сервер TF. Если coordinator_name равно None, сервер TF не будет запущен, даже если coordinator_address равно None.
`credentials`	Удостоверения GCE. Если None, используются стандартные удостоверения из oauth2client
`service`	Объект API GCE, возвращаемый функцией googleapiclient.discovery. Если вы указываете пользовательский объект сервиса, параметр credentials будет проигнорирован.
`discovery_url`	Шаблон URL, указывающий на расположение сервиса обнаружения. Он должен иметь два параметра {api} и {apiVersion}, которые при заполнении создают абсолютный URL документа обнаружения для данного сервиса. Переменная окружения 'TPU_API_DISCOVERY_URL' переопределит это значение.

Возбуждает исключения
`ImportError`	Если googleapiclient не установлен.
`ValueError`	Если TPUs не указаны.
`RuntimeError`	Если указано пустое имя TPU и это выполняется в среде Google Cloud.

Атрибуты
`environment`	Возвращает текущую среду, в которой выполняется TensorFlow.

Методы

`cluster_spec`

Просмотреть исходный код

cluster_spec()

Возвращает объект ClusterSpec, основанный на последней информации о TPU.

Мы получаем информацию из API GCE каждый раз, когда вызывается этот метод.

Возвращает
Объект ClusterSpec, содержащий информацию о хостах, полученную от Cloud TPUs, или None.

Возбуждает исключения
`RuntimeError`	Если предоставленный TPU неисправен.

`get_job_name`

Просмотреть исходный код

get_job_name()

`get_master`

Просмотреть исходный код

get_master()

`master`

Просмотреть исходный код

master(
    task_type=None, task_id=None, rpc_layer=None
)

Получить строку Master, используемую для сессии.

В нормальном случае это возвращает путь grpc (grpc://1.2.3.4:8470) первого экземпляра в ClusterSpec, возвращенного функцией cluster_spec.

Если при построении TPUClusterResolver используется имя, отличное от TPU, оно будет возвращено вместо него (например, если значение аргумента tpus при построении этого TPUClusterResolver было 'grpc://10.240.1.2:8470', будет возвращено 'grpc://10.240.1.2:8470').

Аргументы
`task_type`	(Необязательно, строка) Тип задачи TensorFlow мастера.
`task_id`	(Необязательно, целое число) Индекс задачи TensorFlow мастера.
`rpc_layer`	(Необязательно, строка) Протокол RPC, который TensorFlow должен использовать для взаимодействия с TPUs.

Возвращает
строка, строка соединения, используемая при создании сессии.

Возбуждает исключения
`ValueError`	Если ни один из указанных TPUs не существует.

`num_accelerators`

Просмотреть исходный код

num_accelerators(
    task_type=None, task_id=None, config_proto=None
)

Возвращает количество ядер TPU на рабочем узле.

Подключается к мастеру и перечисляет все присутствующие устройства в мастеру, а затем подсчитывает их. Также проверяет, что количество устройств на хосте в кластере одинаковое, прежде чем возвращать количество ядер TPU на хосте.

Аргументы
`task_type`	Не используется.
`task_id`	Не используется.
`config_proto`	Используется для создания соединения с мастером TPU для получения метаданных системы.

Возбуждает исключения
`RuntimeError`	Если мы не можем связаться с рабочим узлом TPU после повторной попытки или если количество устройств TPU на хосте отличается.

© 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/distribute/cluster_resolver/TPUClusterResolver