tf.config.experimental_connect_to_host
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Подключается к одному компьютеру для включения удалённого выполнения на нём.
tf.config.experimental_connect_to_host(
remote_host=None, job_name='worker'
)
Сделает устройства на удалённом хосте доступными для использования. Обратите внимание, что вызов этого более одного раза будет работать, но приведет к аннулированию всех дескрипторов тензоров на старых удалённых устройствах.
Используя имя задачи по умолчанию worker, вы можете запланировать выполнение операций удалённо следующим образом:
# When eager execution is enabled, connect to the remote host.
tf.config.experimental_connect_to_host("exampleaddr.com:9876")
with ops.device("job:worker/replica:0/task:1/device:CPU:0"):
# The following tensors should be resident on the remote device, and the op
# will also execute remotely.
x1 = array_ops.ones([2, 2])
x2 = array_ops.ones([2, 2])
y = math_ops.matmul(x1, x2)
| Аргументы | |
|---|---|
remote_host | адрес удалённого сервера в формате "хост:порт", одиночный или список. |
job_name | Имя задачи, под которым новый сервер будет доступен. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если remote_host равно None. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/config/experimental_connect_to_host