TensorFlowの読み込み後にPythonプロセスをフォークする

Question

tf.Session()はがメモリにロードされている間にプロセスをフォークした後のシステムの動作は不明です。

複数のプロセス間で複数のデバイスを（1台のマシン上で）共有するための回避策はありますか？

Answer 1

複数のプロセス間でTensorFlowランタイムを共有する標準的な方法は、1台のマシンでも動作するdistributed TensorFlow supportを使用することです。

は、一つのプロセスでは、次のコードを実行してサーバーを起動することができます。

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

このプロセスは、デフォルトでは、マシン上のすべてのデバイスを所有することになります。

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

これらのセッションは、単にプロセス内のセッションのように使用することができます。

他のプロセスでは、サーバーに接続するtf.Sessionオブジェクトを作成することができます。