Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tf.distribute.Server

TensorFlow 1 wersja Zobacz źródło na GitHub

Serwer TensorFlow w procesie, do wykorzystania w rozproszonych szkolenia.

tf.distribute.Server przykład obudowuje zestaw urządzeń i tf.compat.v1.Session cel, który może brać udział w rozproszonym szkolenia. Serwer należący do klastra (określonej przez tf.train.ClusterSpec ) i odpowiada konkretnego zadania w nazwie zadania. Serwer może komunikować się z dowolnym innym serwerze w tym samym klastrze.

server_or_cluster_def tf.train.ServerDef lub tf.train.ClusterDef bufor protokół lub tf.train.ClusterSpec Przedmiotem opisujący serwera być utworzone i / lub klastra, który jest członkiem.
job_name (Opcjonalnie). Określa nazwę zadania, z którym serwer jest członkiem. Domyślnie do wartości server_or_cluster_def , jeżeli został on określony.
task_index (Opcjonalnie). Określa indeks Zadaniem serwera w swojej pracy. Domyślnie do wartości server_or_cluster_def , jeżeli został on określony. W przeciwnym razie domyślnie 0, jeśli zadanie serwera ma tylko jedno zadanie.
protocol (Opcjonalnie). Określa protokół być używane przez serwer. Dopuszczalne wartości obejmują "grpc", "grpc+verbs" . Domyślnie do wartości server_or_cluster_def , jeżeli został on określony. W przeciwnym razie domyślnie "grpc" .
config (Opcje). A tf.compat.v1.ConfigProto który określa opcje konfiguracji domyślnej dla wszystkich sesji, które bazują na tym serwerze.
start (Opcjonalnie). Boolean, ze wskazaniem, czy do uruchomienia serwera po jego utworzeniu. Domyślnie True .

tf.errors.OpError Lub jednej z jej podklas w przypadku wystąpienia błędu podczas tworzenia serwera TensorFlow.

server_def Zwraca tf.train.ServerDef dla tego serwera.
target Zwraca cel dla tf.compat.v1.Session aby połączyć się z tym serwerem.

Aby utworzyć tf.compat.v1.Session , który łączy się z tym serwerem, należy użyć następującego fragmentu:

 server = tf.distribute.Server(...)
with tf.compat.v1.Session(server.target):
# ...
 

metody

create_local_server

Pokaż źródło

Tworzy nowy jednoprocesowej klastra działa na lokalnym komputerze.

Metoda ta jest opakowaniem wygoda tworzenia tf.distribute.Server z tf.train.ServerDef który określa klaster pojedynczej proces zawierający pojedynczy zadanie w pracy o nazwie "local" .

args
config (Opcje). A tf.compat.v1.ConfigProto który określa opcje konfiguracji domyślnej dla wszystkich sesji, które bazują na tym serwerze.
start (Opcjonalnie). Boolean, ze wskazaniem, czy do uruchomienia serwera po jego utworzeniu. Domyślnie True .

Zwroty
Miejscowy tf.distribute.Server .

join

Pokaż źródło

Bloki dopóki serwer został wyłączony.

Ta metoda obecnie blokuje zawsze.

podbicia
tf.errors.OpError Lub jeden z jego podklasy, jeśli wystąpi błąd podczas łączenia z serwerem TensorFlow.

start

Pokaż źródło

Rozpoczyna ten serwer.

podbicia
tf.errors.OpError Lub jednej z jej podklas w przypadku wystąpienia błędu podczas uruchamiania serwera TensorFlow.