TensorFlow로드 후 파이썬 프로세스 포크

Question

tf.Session()은 이 메모리에로드되는 동안 프로세스를 포크 한 후 시스템의 동작을 알 수 없다는 것을 의미합니다.

여러 프로세스간에 여러 장치 (단일 시스템)를 공유하는 데는 어떤 문제가 있습니까?

Answer 1

여러 프로세스간에 TensorFlow 런타임을 공유하는 표준 방법은 단일 컴퓨터에서도 작동하는 distributed TensorFlow support을 사용하는 것입니다.

는 하나 개의 프로세스에서 다음 코드를 실행하여 서버를 시작할 수 있습니다

import tensorflow as tf 
server = tf.train.Server.create_local_server() 
print server.target # for other processes to connect 
server.join() 

이 프로세스는 기본적으로 시스템에있는 모든 장치를 소유합니다.

sess = tf.Session("grpc://localhost:...") # Use value of `server.target`. 

이 세션은 그냥 프로세스 세션처럼 사용할 수 있습니다 :

다른 프로세스에서는 서버에 연결 tf.Session 개체를 만들 수 있습니다.