Я пытался распределить свою модель на разных серверах кластера, используя TF_CONFIG. Однако все ресурсы, которые я нашел, используют метод tensorflow 1.x
import tensorflow as tf
cluster = tf.train.ClusterSpec({"local": ["localhost:2222", "localhost:2223"]})
x = tf.constant(2)
with tf.device("/job:local/task:1"):
y2 = x - 66
with tf.device("/job:local/task:0"):
y1 = x + 300
y = y1 + y2
with tf.Session("grpc://localhost:2222") as sess:
result = sess.run(y)
print(result)
Как я могу работать с tenorflow 2.x без tf.Session?