Server

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();
 }