找个人制作网页的网站,遵义住建局查询网站,新的网站后台不显示网站栏目,男女做那个是的视频网站本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow#xff0c;目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念#xff0c;如TF服务器。无涯教程将使用Jupyter Notebook分布式TensorFlow。
第1步 - 导入分布式计算必需的必要模块-
import tensorflow as tf
第2步 - …
本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念如TF服务器。无涯教程将使用Jupyter Notebook分布式TensorFlow。
第1步 - 导入分布式计算必需的必要模块-
import tensorflow as tf
第2步 - 创建具有一个节点的TensorFlow集群让此节点负责一个名称为 worker的作业该作业将在localhost:2222进行一次操作。
cluster_spectf.train.ClusterSpec({worker : [localhost:2222]})
servertf.train.Server(cluster_spec)
server.target
上面的脚本生成以下输出-
grpc://localhost:2222
The server is currently running.
第3步 - 可以通过执行以下命令来计算具有相应会话的服务器配置-
server.server_def
上面的命令生成以下输出-
cluster {job {name: workertasks {value: localhost:2222}}
}
job_name: worker
protocol: grpc
第4步 - 在执行引擎为服务器的情况下启动TensorFlow会话使用TensorFlow创建本地服务器然后使用 lsof 查找服务器的位置。
sesstf.Session(targetserver.target)
servertf.train.Server.create_local_server()
第5步 - 查看此会话中可用的设备并关闭相应的会话。
devicessess.list_devices()
for d in devices:print(d.name)
sess.close()
上面的命令生成以下输出-
/job:worker/replica:0/task:0/device:CPU:0 TensorFlow - 分布式计算 - 无涯教程网无涯教程网提供本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow 目的是帮助开发人员了解重复出现的基...https://www.learnfk.com/tensorflow/tensorflow-distributed-computing.html
