我正在尝试在我的 Tensorflow 代码中实现分布式执行。我创建了一个简单的例子。当我运行它时，该程序不会产生任何结果。我的猜测是我的 Linux 系统的主机位置设置不正确。import tensorflow as tfcluster = tf.train.ClusterSpec({"local": ["localhost:2222", "localhost:2223"]})x = tf.constant(2)with tf.device("/job:local/task:1"): y2 = x - 66with tf.device("/job:local/task:0"): y1 = x + 300 y = y1 + y2with tf.Session("grpc://localhost:2222") as sess: result = sess.run(y) print(result)
1 回答
牛魔王的故事
TA贡献1830条经验 获得超3个赞
在运行上面的会话之前，需要使用另一个脚本（python tfserver.py 0& python tfserver.py 1）启动 2 个工作进程。localhost此外，由于集群中的一些限制，我必须替换为实际的服务器名称。
# Get task number from command line
import sys
task_number = int(sys.argv[1])
import tensorflow as tf
cluster = tf.train.ClusterSpec({"local": ["localhost:2222", "localhost:2223"]})
server = tf.train.Server(cluster, job_name="local", task_index=task_number)
print("Starting server #{}".format(task_number))
server.start()
server.join()
添加回答
举报
0/150
提交
取消