分散トレーニングで使用するためのインプロセス TensorFlow サーバー。
Server
インスタンスは、分散トレーニングに参加できる一連のデバイスとSession
ターゲットをカプセル化します。サーバーはクラスター ( ClusterSpec
で指定) に属し、名前付きジョブの特定のタスクに対応します。サーバーは、同じクラスター内の他のサーバーと通信できます。サーバーはstart()
が呼び出されるまでリクエストを処理しません。 stop()
またはclose()
が呼び出されると、サーバーはリクエストの処理を停止します。サーバーが実行中の場合、 close()
メソッドはサーバーを停止することに注意してください。
警告: Server
、 close()
を呼び出して明示的に解放する必要があるリソースを所有しています。
Server
のインスタンスはスレッドセーフです。
使用例:
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();
}
パブリックコンストラクター
サーバー(byte[]serverDef) サーバーの新しいインスタンスを構築します。 |
パブリックメソッド
継承されたメソッド
ブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
最終クラス<?> | getクラス() |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
抽象的な空白 | 近い() |
パブリックコンストラクター
パブリックサーバー(byte[]serverDef)
サーバーの新しいインスタンスを構築します。
パラメータ
サーバー定義 | シリアル化されたServerDefプロトコル バッファーとして指定されたサーバー定義。 |
---|
パブリックメソッド
public synchronized void close ()
インプロセス TensorFlow サーバーを破棄し、メモリを解放します。
投げる
中断された例外 |
---|
public void join ()
サーバーが正常に停止されるまでブロックします。
public synchronized void start ()
インプロセス TensorFlow サーバーを開始します。
public synchronized void stop ()
インプロセス TensorFlow サーバーを停止します。