如何理解tf.Session的目标？

Question

tf.Session有参数target，它可以是''，grpc://ip:port或tf.train.Server().target，它们之间有什么区别？当我们创建session时，是否意味着我们创建client，如果我们client是什么server？

更新

1. 什么是主人？是首席工作人员吗？ ''和grpc://localhost:port?之间的区别是什么？我认为它们都在本地计算机上。

关于local_distributed_benchmark.py

的一些问题

1. 我在print(add_op.device)中添加create_graph(device1, device2)，输出为/job:worker/task:0，为什么不/job:worker/task:1？如果在其他任务（工作人员）上创建操作，则创建tf.Session("grpc://"+host+FLAGS.port1, config=default_config())，此会话如何运行这些操作，例如程序上的init_op = tf.initialize_all_variables()。

2. 如果我使用sess = tf.Session(config=default_config())代替sess = tf.Session("grpc://"+host+FLAGS.port1, config=default_config())，则会引发错误：

Cannot assign a device for operation 'update': Operation was explicitly assigned to /job:worker/task:1 but avail able devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0, /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 ]. 怎么了？

1. 如果我删除runcmd("python %s --task=1"%(sys.argv[0]))并将with tf.device(device2):更改为with tf.device(device1):，程序将输出CreateSession still waiting for response from worker: /job:worker/replica:0/task:1。我只使用目标task:0的会话，并且不在ops上使用任何task:1，那么为什么程序会等待task:1 worker启动？

Answer 1

它是会话主机的位置（可以执行session.run调用的东西）。

• ＆＃39;＆＃39;是本地主（本地运行时）。

• tf.train.Server（...）。target是本地主服务器（分布式运行时）。它的格式为grpc：// localhost：port

• grpc：// ip：port是监听ip的主人

以下是对术语（主人，工人，客户）的一些解释： task assignment in tensorflow distributed process