tf.distribute.cluster_resolver.ClusterResolver

Возможны два возвращаемых значения: "google" (если TensorFlow выполняется во внутренней среде Google) или пустая строка (если TensorFlow выполняется в другом месте).

Если вы реализуете ClusterResolver, который работает как в среде Google, так и в открытом мире (например, TPU ClusterResolver или аналогичный), вам нужно будет вернуть соответствующую строку в зависимости от среды, которую вам нужно будет определить.

В противном случае, если вы реализуете ClusterResolver, который будет работать только в открытом TensorFlow, вам не нужно реализовывать это свойство.

В распределённой среде TensorFlow каждая работа может иметь применимый идентификатор задачи, который является индексом экземпляра в рамках его типа задачи. Это полезно, когда пользователю нужно запустить определённый код в зависимости от индекса задачи. Например,

cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({
"ps": ["localhost:2222", "localhost:2223"],
"worker": ["localhost:2224", "localhost:2225", "localhost:2226"]
})

# SimpleClusterResolver is used here for illustration; other cluster
# resolvers may be used for other source of task type/id.
simple_resolver = SimpleClusterResolver(cluster_spec, task_type="worker",
task_id=0)

...

if cluster_resolver.task_type == 'worker' and cluster_resolver.task_id == 0:
# Perform something that's only applicable on 'worker' type, id 0. This
# block will run on this particular instance since we've specified this
# task to be a 'worker', id 0 in above cluster resolver.
else:
# Perform something that's only applicable on other ids. This block will
# not run on this particular instance.

Возвращает None , если такая информация недоступна или неприменима в текущей распределённой среде, например, при обучении с помощью tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver.

Для получения дополнительной информации см. документацию к классу tf.distribute.cluster_resolver.ClusterResolver.

В распределённой среде TensorFlow каждая работа может иметь применимый тип задачи. Действительные типы задач в TensorFlow включают 'chief': рабочий узел, которому делегированы дополнительные задачи, 'worker': обычный рабочий узел для обучения/оценки, 'ps': сервер параметров или 'evaluator': оценочный узел, который оценивает контрольные точки по метрикам.

См. Конфигурация многорабочего узла для получения дополнительной информации о типах задач 'chief' и 'worker', которые наиболее часто используются.

Доступ к такой информации полезен, когда пользователю нужно запустить определённый код в зависимости от типа задачи. Например,

cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({
"ps": ["localhost:2222", "localhost:2223"],
"worker": ["localhost:2224", "localhost:2225", "localhost:2226"]
})

# SimpleClusterResolver is used here for illustration; other cluster
# resolvers may be used for other source of task type/id.
simple_resolver = SimpleClusterResolver(cluster_spec, task_type="worker",
task_id=1)

...

if cluster_resolver.task_type == 'worker':
# Perform something that's only applicable on workers. This block
# will run on this particular instance since we've specified this task to
# be a worker in above cluster resolver.
elif cluster_resolver.task_type == 'ps':
# Perform something that's only applicable on parameter servers. This
# block will not run on this particular instance.

Возвращает None , если такая информация недоступна или неприменима в текущей распределённой среде, например, при обучении с помощью tf.distribute.experimental.TPUStrategy.

Для получения дополнительной информации см. документацию к классу tf.distribute.cluster_resolver.ClusterResolver.