TensorFlowDistribution الفصل
تكوين توزيع TensorFlow.
- توريث
-
azure.ai.ml.entities._job.distribution.DistributionConfigurationTensorFlowDistribution
الدالمنشئ
TensorFlowDistribution(*, parameter_server_count: int | None = 0, worker_count: int | None = None, **kwargs: Any)
معلمات الكلمة الأساسية فقط
الاسم | الوصف |
---|---|
parameter_server_count
|
عدد مهام خادم المعلمات. الافتراضي 0. |
worker_count
|
عدد العمال. الإعدادات الافتراضية لعدد المثيلات. |
أمثلة
تكوين CommandComponent باستخدام TensorFlowDistribution.
from azure.ai.ml import TensorFlowDistribution
from azure.ai.ml.entities import CommandComponent
component = CommandComponent(
name="microsoftsamples_tf",
description="This is the TF command component",
inputs={
"component_in_number": {"description": "A number", "type": "number", "default": 10.99},
"component_in_path": {"description": "A path", "type": "uri_folder"},
},
outputs={"component_out_path": {"type": "uri_folder"}},
command="echo Hello World & echo ${{inputs.component_in_number}} & echo ${{inputs.component_in_path}} "
"& echo ${{outputs.component_out_path}}",
environment="AzureML-sklearn-1.0-ubuntu20.04-py38-cpu:33",
distribution=TensorFlowDistribution(
parameter_server_count=1,
worker_count=2,
),
instance_count=2,
)
المتغيرات
الاسم | الوصف |
---|---|
parameter_server_count
|
عدد مهام خادم المعلمات. |
worker_count
|
عدد العمال. إذا لم يتم تحديده، فسيتم تعيينه افتراضيا إلى عدد المثيلات. |
type
|
يحدد نوع التوزيع. اضبط تلقائيا على "tensorflow" لهذه الفئة. |
التعاون معنا على GitHub
يمكن العثور على مصدر هذا المحتوى على GitHub حيث يمكنك أيضاً إضافة مشاكل وطلبات سحب ومراجعتها. للحصول على معلومات إضافية، اطلع على دليل المساهم لدينا.
Azure SDK for Python
الملاحظات
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
قريبًا: خلال عام 2024، سنتخلص تدريجيًا من GitHub Issues بوصفها آلية إرسال ملاحظات للمحتوى ونستبدلها بنظام ملاحظات جديد. لمزيد من المعلومات، راجعإرسال الملاحظات وعرضها المتعلقة بـ