Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.data.experimental.service.WorkerServer

Сервер-работник службы tf.data в одном процессе.

tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    config, start=True
)

A tf.data.experimental.service.WorkerServer выполняет обработку tf.data.Dataset для настраиваемых набором данных, и предоставляет полученные элементы через RPC. Работник ассоциирован с одним tf.data.experimental.service.DispatchServer.

dispatcher = tf.data.experimental.service.DispatchServer()
dispatcher_address = dispatcher.target.split("://")[1]
worker = tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    tf.data.experimental.service.WorkerConfig(
        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 работника tf.data, используйте join(), чтобы заблокировать выполнение неопределённое время после запуска сервера.

worker = tf.data.experimental.service.WorkerServer(
    port=5051, dispatcher_address="grpc://localhost:5050")
worker.join()
Аргументы
config Конфигурация tf.data.experimental.service.WorkerConfig.
start (Необязательно.) Булево значение, указывающее, нужно ли запускать сервер после его создания. По умолчанию True.

Методы

join

Просмотреть исходный код

join()

Ожидает завершения работы сервера.

Это полезно при запуске отдельного процесса работника.

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

В данный момент этот метод блокирует выполнение навсегда.

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

start

Просмотреть исходный код

start()

Запускает этот сервер.

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

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/data/experimental/service/WorkerServer

Spec-Zone.ru

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