Server

분산 교육에 사용하기 위한 in-process TensorFlow 서버입니다.

Server 인스턴스는 분산 훈련에 참여할 수 있는 장치 세트와 Session 대상을 캡슐화합니다. 서버는 ClusterSpec 으로 지정되는 클러스터에 속하며 명명된 작업의 특정 작업에 해당합니다. 서버는 동일한 클러스터에 있는 다른 서버와 통신할 수 있습니다. 서버는 start() 가 호출될 때까지 어떤 요청도 처리하지 않습니다. stop() 또는 close() 호출되면 서버는 요청 처리를 중지합니다. close() 메서드가 실행 중인 경우 서버를 중지한다는 점에 유의하세요.

경고: Server close() 호출하여 명시적으로 해제 해야 하는 리소스를 소유하고 있습니다.

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();
 }