tf.config.experimental_connect_to_host
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Подключается к одному компьютеру для включения 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 более одного раза будет работать, но аннулирует все дескрипторы тензоров на старых удалённых устройствах.
Используя имя задачи по умолчанию worker, вы можете планировать операции для удалённого выполнения 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 | 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 имеет значение 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/r2.3/api_docs/python/tf/config/experimental_connect_to_host