小编foi*_*ois的帖子

当我们想要使用分布式TensorFlow时,我们将使用创建一个参数服务器

tf.train.Server.join()

但是,除了终止处理之外,我找不到任何关闭服务器的方法.join()的TensorFlow文档是

Blocks until the server has shut down.
This method currently blocks forever.

这对我来说非常麻烦,因为我想创建许多服务器进行计算,并在一切结束时关闭它们.

有没有可能的解决方案.

谢谢

当我尝试在 Amazon EC2 实例上构建 gRPC 服务器/客户端时遇到问题。

我有一个实例 A（带有私有 ip：例如 1.2.3.4）。服务器代码就像

from concurrent import futures
import time
import math

import grpc

import helloworld_pb2

_ONE_DAY_IN_SECONDS = 60 * 60 * 24

class Greeter(helloworld_pb2.GreeterServicer):

  def SayHello(self, request, context):
    return helloworld_pb2.HelloReply(message='Hello, %s!' % request.name)


def serve():
  server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
  helloworld_pb2.add_GreeterServicer_to_server(Greeter(), server)
  server.add_insecure_port('1.2.3.4:50051')

  server.start()
  try:
    while True:
      time.sleep(_ONE_DAY_IN_SECONDS)
  except KeyboardInterrupt:
    server.stop(0)

if __name__ == '__main__':
  serve()

另一方面，实例 B 有私有 ip 2.3.4.5，我想在它上面运行客户端脚本

from __future__ import print_function

import grpc

import helloworld_pb2


def run():
  channel = grpc.insecure_channel('1.2.3.4:50051')
  stub …

我想知道如何创建一个从命令行给出大小的矩阵。如果它是非模板矩阵类，则可以轻松完成。但是，如果矩阵类是模板类（如在 Eigen 中），我该如何创建一个从命令行给出大小的矩阵呢？

template<int _row, int _col>
class Matrix{
...
};

int main{
    // assign rows and cols dynamically
    int row;
    int col;
    std::cin >> row >> col;

    // Some procedures

    Matrix<row, col> m;
    return 0;
}

编辑：

谢谢@hyde 和@marcinj。我认为 Eigen 的实现背后有一些神奇的机制。通过再次查看 Eigen 的代码，我认为他们int _Cols, int _Rows仅对小矩阵使用模板参数，并定义Dynamic为 -1 之类的一些常量并在运行时处理它。