tf.data.experimental.service.WorkerServer

Сервер обработчика tf.data в одном процессе.

tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    port, dispatcher_address, worker_address=None, protocol=None, start=True
)

A tf.data.experimental.service.WorkerServer выполняет обработку tf.data.Dataset для настраиваемых пользователем наборов данных и предоставляет результирующие элементы через RPC. Обработчик связан с одним tf.data.experimental.service.DispatchServer.

dispatcher = tf.data.experimental.service.DispatchServer(port=0)
dispatcher_address = dispatcher.target.split("://")[1]
worker = tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    port=0, dispatcher_address=dispatcher_address)
dataset = tf.data.Dataset.range(10)
dataset = dataset.apply(tf.data.experimental.service.distribute(
    processing_mode="parallel_epochs", service=dispatcher.target))
print(list(dataset.as_numpy_iterator()))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

При запуске отдельного процесса tf.data обработчика используйте join(), чтобы заблокировать выполнение бесконечно после запуска сервера.

worker = tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    port=5051, dispatcher_address="grpc://localhost:5050")
worker.join()

Аргументы
`port`	Указывает порт для привязки. Значение 0 означает, что обработчик может привязаться к любому доступному порту.
`dispatcher_address`	Указывает адрес диспетчера.
`worker_address`	(Необязательно.) Указывает адрес сервера обработчика. Этот адрес передаётся диспетчеру, чтобы диспетчер мог сообщить клиентам, как подключиться к этому обработчику. По умолчанию `"localhost:%port%"`, где `%port%` будет заменено используемым обработчиком портом.
`protocol`	(Необязательно.) Указывает протокол, который будет использовать сервер. Допустимые значения включают `"grpc", "grpc+local"`. По умолчанию `"grpc"`.
`start`	(Необязательно.) Логическое значение, указывающее, нужно ли запускать сервер после его создания. По умолчанию `True`.

Исключения
`tf.errors.OpError`	Или один из его подклассов, если при создании сервера TensorFlow произошла ошибка.

Методы

`join`

Просмотреть исходный код

join()

Блокирует выполнение до завершения работы сервера.

Это полезно при запуске отдельного процесса обработчика.

worker_server = tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    port=5051, dispatcher_address="grpc://localhost:5050")
worker_server.join()

В настоящее время этот метод блокирует выполнение навсегда.

Исключения
`tf.errors.OpError`	Или один из его подклассов, если при присоединении к серверу произошла ошибка.

`start`

Просмотреть исходный код

start()

Запускает этот сервер.

Исключения
`tf.errors.OpError`	Или один из его подклассов, если при запуске сервера произошла ошибка.

© 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/data/experimental/service/WorkerServer