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();
}
공개 생성자
서버 (byte [] serverDef) 서버의 새 인스턴스를 생성합니다. |
공개 방법
동기화 된 무효 | 닫기 () 처리중인 TensorFlow 서버를 파괴하고 메모리를 확보합니다. |
빈 | 조인 () 서버가 성공적으로 중지 될 때까지 차단합니다. |
동기화 된 무효 | 시작 () 처리중인 TensorFlow 서버를 시작합니다. |
동기화 된 무효 | 중지 () 처리중인 TensorFlow 서버를 중지합니다. |
상속 된 메서드
공개 생성자
공개 방법
공개 동기화 무효 닫기 ()
프로세스 내 TensorFlow 서버를 파괴하고 메모리를 확보합니다.
던짐
InterruptedException |
---|
공개 무효 조인 ()
서버가 성공적으로 중지 될 때까지 차단합니다.
공개 동기화 무효 시작 ()
처리중인 TensorFlow 서버를 시작합니다.
공용 동기화 무효 정지 ()
처리중인 TensorFlow 서버를 중지합니다.