Server

분산 학습에 사용하기위한 In-process TensorFlow 서버.

Server 인스턴스는 분산 교육에 참여할 수있는 장치 세트와 Session 대상을 캡슐화합니다. 서버는 클러스터 ( ClusterSpec 지정됨)에 속하며 명명 된 작업의 특정 작업에 해당합니다. 서버는 동일한 클러스터의 다른 서버와 통신 할 수 있습니다. 서버는 start() 가 호출 될 때까지 어떤 요청도 처리하지 않습니다. 서버는 stop stop() 또는 close() 가 호출되면 요청 처리를 stop() 합니다. close() 메서드는 서버가 실행중인 경우 중지합니다.

경고 : Server 는 close() 를 호출하여 명시 적으로 해제 해야하는 리소스를 소유합니다.

Server 인스턴스는 스레드로부터 안전합니다.

사용 예 :

import org.tensorflow.Server;
 import org.tensorflow.distruntime.ClusterDef;
 import org.tensorflow.distruntime.JobDef;
 import org.tensorflow.distruntime.ServerDef;

 ClusterDef clusterDef = ClusterDef.newBuilder()
   .addJob(JobDef.newBuilder()
   .setName("worker")
   .putTasks(0, "localhost:4321")
   .build()
 ).build();

 ServerDef serverDef = ServerDef.newBuilder()
   .setCluster(clusterDef)
   .setJobName("worker")
   .setTaskIndex(0)
   .setProtocol("grpc")
 .build();

 try (Server srv = new Server(serverDef.toByteArray())) {
   srv.start();
   srv.join();
 
 }