tf.distribute.Сервер

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости 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
)

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

Аргументы
`server_or_cluster_def`	Protobuf `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 job, членом которого является сервер. По умолчанию принимает значение из `server_or_cluster_def`, если указано.
`task_index`	(Необязательно.) Указывает индекс задачи сервера в его job. По умолчанию принимает значение из `server_or_cluster_def`, если указано. В противном случае по умолчанию равен 0, если job сервера содержит только одну задачу.
`protocol`	(Необязательно.) Указывает протокол, который будет использоваться сервером. Допустимые значения включают `"grpc", "grpc+verbs"`. По умолчанию принимает значение из `server_or_cluster_def`, если указано. В противном случае по умолчанию `"grpc"`.
`config`	(Параметры.) `tf.compat.v1.ConfigProto`, который указывает 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`.

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.

Атрибуты
`server_def`	Возвращает `tf.train.ServerDef` для этого сервера.
`target`	Возвращает целевой объект для подключения `tf.compat.v1.Session` к этому серверу. Для создания `tf.compat.v1.Session`, подключающегося к этому серверу, используйте следующий фрагмент: server = tf.distribute.Server(...) with tf.compat.v1.Session(server.target): # ...

target

Возвращает целевой объект для подключения tf.compat.v1.Session к этому серверу.

Для создания tf.compat.v1.Session, подключающегося 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 одного процесса, работающий на локальном хосте.

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

Аргументы
`config`	(Параметры.) `tf.compat.v1.ConfigProto`, который указывает 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`.

Возвращает
Локальный `tf.distribute.Server`.

`join`

Просмотреть исходный код

join()

Ожидает завершения работы сервера.

В настоящий момент этот метод ожидает бесконечно.

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.

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/r2.4/api_docs/python/tf/distribute/Server