接受所有属性的 ClusterResolver 的简单实现。
继承自:ClusterResolver
用法
tf.distribute.cluster_resolver.SimpleClusterResolver(
cluster_spec, master='', task_type=None, task_id=None,
environment='', num_accelerators=None, rpc_layer=None
)
属性
-
environment
返回 TensorFlow 运行的当前环境。有两个可能的返回值,"google"(当 TensorFlow 在 Google-internal 环境中运行时)或空字符串(当 TensorFlow 在其他地方运行时)。
如果您正在实现一个在 Google 环境和开源世界中都可以工作的 ClusterResolver(例如,TPU ClusterResolver 或类似的),您将必须根据环境返回适当的字符串,您必须检测到该字符串。
否则,如果您正在实现仅在开源 TensorFlow 中工作的 ClusterResolver,则无需实现此属性。
-
rpc_layer
-
task_id
返回此任务 IDClusterResolver
表示。在 TensorFlow 分布式环境中,每个作业可能有一个适用的任务 id,它是实例在其任务类型中的索引。当用户需要根据任务索引运行特定代码时,这很有用。例如,
cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({ "ps":["localhost:2222", "localhost:2223"], "worker":["localhost:2224", "localhost:2225", "localhost:2226"] }) # SimpleClusterResolver is used here for illustration; other cluster # resolvers may be used for other source of task type/id. simple_resolver = SimpleClusterResolver(cluster_spec, task_type="worker", task_id=0) ... if cluster_resolver.task_type == 'worker' and cluster_resolver.task_id == 0: # Perform something that's only applicable on 'worker' type, id 0. This # block will run on this particular instance since we've specified this # task to be a 'worker', id 0 in above cluster resolver. else: # Perform something that's only applicable on other ids. This block will # not run on this particular instance.
如果此类信息不可用或不适用于当前分布式环境(例如使用
tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver
进行训练),则返回None
。有关详细信息,请参阅
tf.distribute.cluster_resolver.ClusterResolver
的类文档字符串。 -
task_type
返回此任务类型ClusterResolver
表示。在 TensorFlow 分布式环境中,每个作业都可能有一个适用的任务类型。 TensorFlow 中的有效任务类型包括 'chief':被指定承担更多责任的工作人员、'worker':用于训练/评估的常规工作人员、'ps':参数服务器或 'evaluator':评估检查点的评估程序用于指标。
有关最常用的'chief' 和'worker' 任务类型的更多信息,请参阅Multi-worker 配置。
当用户需要根据任务类型运行特定代码时,访问此类信息非常有用。例如,
cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({ "ps":["localhost:2222", "localhost:2223"], "worker":["localhost:2224", "localhost:2225", "localhost:2226"] }) # SimpleClusterResolver is used here for illustration; other cluster # resolvers may be used for other source of task type/id. simple_resolver = SimpleClusterResolver(cluster_spec, task_type="worker", task_id=1) ... if cluster_resolver.task_type == 'worker': # Perform something that's only applicable on workers. This block # will run on this particular instance since we've specified this task to # be a worker in above cluster resolver. elif cluster_resolver.task_type == 'ps': # Perform something that's only applicable on parameter servers. This # block will not run on this particular instance.
如果此类信息不可用或不适用于当前分布式环境(例如使用
tf.distribute.experimental.TPUStrategy
进行训练),则返回None
。有关详细信息,请参阅
tf.distribute.cluster_resolver.ClusterResolver
的课程文档。
请参阅基类以获取其构造函数参数的文档。
如果您想指定部分或全部属性,这很有用。
tf.distribute.Strategy
的用法示例:
cluster = tf.train.ClusterSpec({"worker":["worker0.example.com:2222",
"worker1.example.com:2222"]})
# On worker 0
cluster_resolver = SimpleClusterResolver(cluster, task_type="worker",
task_id=0,
num_accelerators={"GPU":8},
rpc_layer="grpc")
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy(
cluster_resolver=cluster_resolver)
# On worker 1
cluster_resolver = SimpleClusterResolver(cluster, task_type="worker",
task_id=1,
num_accelerators={"GPU":8},
rpc_layer="grpc")
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy(
cluster_resolver=cluster_resolver)
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注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.distribute.cluster_resolver.SimpleClusterResolver。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。