Server TensorFlow yang sedang dalam proses, untuk digunakan dalam pelatihan terdistribusi.
Instans Server
merangkum sekumpulan perangkat dan target Session
yang dapat berpartisipasi dalam pelatihan terdistribusi. Server milik sebuah cluster (ditentukan oleh ClusterSpec
), dan berhubungan dengan tugas tertentu dalam pekerjaan bernama. Server dapat berkomunikasi dengan server lain di cluster yang sama. Server tidak akan melayani permintaan apa pun sampai start()
dipanggil. Server akan berhenti melayani permintaan setelah stop()
atau close()
dipanggil. Sadarilah bahwa metode close()
menghentikan server jika sedang berjalan.
PERINGATAN: Server
memiliki sumber daya yang harus dibebaskan secara eksplisit dengan memanggil close()
.
Contoh Server
aman untuk thread.
Menggunakan contoh:
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();
}
Konstruktor Publik
Server (byte[] serverDef) Membangun instance server baru. |
Metode Publik
kekosongan yang disinkronkan | menutup () Hancurkan server TensorFlow yang sedang dalam proses, kosongkan memori. |
ruang kosong | bergabung () Blokir hingga server berhasil dihentikan. |
kekosongan yang disinkronkan | awal () Memulai server TensorFlow yang sedang dalam proses. |
kekosongan yang disinkronkan | berhenti () Menghentikan server TensorFlow yang sedang dalam proses. |
Metode Warisan
Konstruktor Publik
Server publik (byte[] serverDef)
Membangun instance server baru.
Parameter
serverDef | Definisi server ditentukan sebagai buffer protokol ServerDef serial. |
---|
Metode Publik
kekosongan tersinkronisasi publik tutup ()
Hancurkan server TensorFlow yang sedang dalam proses, kosongkan memori.
Melempar
Pengecualian Terganggu |
---|
kekosongan publik bergabung ()
Blokir hingga server berhasil dihentikan.
mulai kekosongan yang disinkronkan publik ()
Memulai server TensorFlow yang sedang dalam proses.
penghentian kekosongan tersinkronisasi publik ()
Menghentikan server TensorFlow yang sedang dalam proses.