Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.distribute.Server

Просмотр исходного кода на GitHub

Сервер TensorFlow в процессе выполнения, предназначенный для использования в распределённом обучении.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.distribute.Server, tf.compat.v1.train.Server

tf.distribute.Server(
    server_or_cluster_def, job_name=None, task_index=None, protocol=None,
    config=None, start=True
)

Объект tf.distribute.Server инкапсулирует набор устройств и целевой tf.compat.v1.Session, которые могут участвовать в распределённом обучении. Сервер принадлежит кластеру (указанному tf.train.ClusterSpec), и соответствует конкретной задаче в названной работе. Сервер может взаимодействовать с любым другим сервером в том же кластере.

Аргументы
server_or_cluster_def Протокол-буфер tf.train.ServerDef или tf.train.ClusterDef, или объект tf.train.ClusterSpec, описывающий создаваемый сервер и/или кластер, членом которого он является.
job_name (Необязательно.) Указывает имя работы, членом которой является сервер. По умолчанию принимает значение в server_or_cluster_def, если задано.
task_index (Необязательно.) Указывает индекс задачи сервера в его работе. По умолчанию принимает значение в server_or_cluster_def, если задано. В противном случае по умолчанию 0, если работа сервера содержит только одну задачу.
protocol (Необязательно.) Указывает протокол, который должен использоваться сервером. Допустимые значения включают "grpc", "grpc+verbs". По умолчанию принимает значение в server_or_cluster_def, если задано. В противном случае по умолчанию "grpc".
config (Опции.) tf.compat.v1.ConfigProto, который задаёт параметры конфигурации по умолчанию для всех сессий, выполняемых на этом сервере.
start (Необязательно.) Булево значение, указывающее, нужно ли запускать сервер после его создания. По умолчанию True.
Возможные исключения
tf.errors.OpError Или один из его подклассов, если при создании сервера TensorFlow произошла ошибка.
Атрибуты
server_def Возвращает tf.train.ServerDef для этого сервера.
target Возвращает целевой объект для tf.compat.v1.Session, чтобы подключиться к этому серверу.

Для создания tf.compat.v1.Session, который подключается к этому серверу, используйте следующий фрагмент:

server = tf.distribute.Server(...)
with tf.compat.v1.Session(server.target):
# ...

Методы

create_local_server

Просмотреть исходный код

@staticmethod
create_local_server(
    config=None, start=True
)

Создаёт новый кластер с одним процессом, работающий на локальном хосте.

Этот метод является удобной оболочкой для создания tf.distribute.Server с tf.train.ServerDef, который определяет кластер с одним процессом, содержащий одну задачу в работе под названием "local".

Аргументы
config (Опции.) tf.compat.v1.ConfigProto, который задаёт параметры конфигурации по умолчанию для всех сессий, выполняемых на этом сервере.
start (Необязательно.) Булево значение, указывающее, нужно ли запускать сервер после его создания. По умолчанию True.
Возвращаемые значения
Локальный tf.distribute.Server.

join

Просмотреть исходный код

join()

Ожидает завершения работы сервера.

В данный момент этот метод ожидает бесконечно.

Возможные исключения
tf.errors.OpError Или один из его подклассов, если при присоединении к серверу TensorFlow произошла ошибка.

start

Просмотреть исходный код

start()

Запускает этот сервер.

Возможные исключения
tf.errors.OpError Или один из его подклассов, если при запуске сервера TensorFlow 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/distribute/Server

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API