tf.distribute.Server

Сервер TensorFlow в процессе выполнения, предназначенный для распределённого обучения.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

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 tf.train.ClusterSpec) и соответствует конкретной задаче в заданном рабочем процессе. 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 рабочего процесса, членом которого является сервер. По умолчанию — значение в `server_or_cluster_def`, если указано.
`task_index`	(Необязательно.) Указывает индекс задачи сервера в его рабочем процессе. По умолчанию — значение в `server_or_cluster_def`, если указано. В противном случае по умолчанию 0, если рабочий процесс сервера имеет только одну задачу.
`protocol`	(Необязательно.) Указывает протокол, который будет использоваться сервером. Допустимые значения включают `"grpc", "grpc+verbs"`. По умолчанию — значение в `server_or_cluster_def`, если указано. 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.) Логическое значение, указывающее, следует 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.

Атрибуты
`server_def`	Возвращает `tf.train.ServerDef` для этого сервера.
`target`	Возвращает целевой адрес для подключения `tf.compat.v1.Session` к этому серверу. Чтобы создать `tf.compat.v1.Session`, который подключается к этому серверу, используйте следующий фрагмент: server = tf.distribute.Server(...) with tf.compat.v1.Session(server.target): # ...

target

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

Чтобы создать 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 одного процесса, работающий на локальном хосте.

Этот метод является удобной обёрткой для создания tf.distribute.Server с tf.train.ServerDef, который определяет кластер одного процесса, содержащий одну задачу в рабочем процессе 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.) Логическое значение, указывающее, следует ли запускать сервер после его создания. По умолчанию `True`.

Возвращает
Локальный `tf.distribute.Server`.

`join`

Просмотреть исходный код

join()

Ожидает завершения работы сервера.

В настоящее время этот метод вечно ожидает.

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

`start`

Просмотреть исходный код

start()

Запускает этот сервер.

Возбуждает
`tf.errors.OpError`	Или один из его подклассов, если при запуске сервера TensorFlow произошла ошибка.

© 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/distribute/Server