分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》。
分布式原理。分布式集群 由多个服务器进程、客户端进程组成。部署方式，单机多卡、分布式(多机多卡)。多机多卡TensorFlow分布式。
单机多卡，单台服务器多块GPU。训练过程：在单机单GPU训练，数据一个批次(batch)一个批次训练。单机多GPU，一次处理多个批次数据，每个GPU处理一个批次数据计算。变量参数保存在CPU，数据由CPU分发给多个GPU，GPU计算每个批次更新梯度。CPU收集完多个GPU更新梯度，计算平均梯度，更新参数。继续计算更新梯度。处理速度取决最慢GPU速度。
分布式，训练在多个工作节点(worker)。工作节点，实现计算单元。计算服务器单卡，指服务器。计算服务器多卡，多个GPU划分多个工作节点。数据量大，超过一台机器处理能力，须用分布式。
分布式TensorFlow底层通信，gRPC(google remote procedure call)。gRPC，谷歌开源高性能、跨语言RPC框架。RPC协议，远程过程调用协议，网络从远程计算机程度请求服务。
分布式部署方式。分布式运行，多个计算单元(工作节点)，后端服务器部署单工作节点、多工作节点。
单工作节点部署。每台服务器运行一个工作节点，服务器多个GPU，一个工作节点可以访问多块GPU卡。代码tf.device()指定运行操作设备。优势，单机多GPU间通信，效率高。劣势，手动代码指定设备。
多工作节点部署。一台服务器运行多个工作节点。
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，限制各个工作节点只可见一个GPU，启动进程添加环境变量。用tf.device()指定特定GPU。多工作节点部署优势，代码简单，提高GPU使用率。劣势，工作节点通信，需部署多个工作节点。 。
CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python ./distributed_supervisor.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=ps --task_index=0
CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python ./distributed_supervisor.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=ps --task_index=1
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python ./distributed_supervisor.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=worker --task_index=0
CUDA_VISIBLE_DEVICES='1' python ./distributed_supervisor.py --ps_hosts=127.0.0.1:2222,127.0.0.1:2223 --worker_hosts=127.0.0.1:2224,127.0.0.1:2225 --job_name=worker --task_index=1
分布式架构。 。客户端(client)、服务端(server)，服务端包括主节点(master)、工作节点(worker)组成。
客户端、主节点、工作节点关系。TensorFlow，客户端会话联系主节点，实际工作由工作节点实现，每个工作节点占一台设备(TensorFlow具体计算硬件抽象，CPU或GPU)。单机模式，客户端、主节点、工作节点在同一台服务器。分布模式，可不同服务器。客户端->主节点->工作节点/job:worker/task:0->/job:ps/task:0。
客户端。建立TensorFlow计算图，建立与集群交互会话层。代码包含Session()。一个客户端可同时与多个服务端相连，一具服务端也可与多个客户端相连。
服务端。运行tf.train.Server实例进程，TensroFlow执行任务集群(cluster)一部分。有主节点服务(Master service)和工作节点服务(Worker service)。运行中，一个主节点进程和数个工作节点进程，主节点进程和工作接点进程通过接口通信。单机多卡和分布式结构相同，只需要更改通信接口实现切换。
主节点服务。实现tensorflow::Session接口。通过RPC服务程序连接工作节点，与工作节点服务进程工作任务通信。TensorFlow服务端，task_index为0作业(job)。
工作节点服务。实现worker_service.proto接口，本地设备计算部分图。TensorFlow服务端，所有工作节点包含工作节点服务逻辑。每个工作节点负责管理一个或多个设备。工作节点可以是本地不同端口不同进程，或多台服务多个进程。运行TensorFlow分布式执行任务集，一个或多个作业(job)。每个作业，一个或多个相同目的任务(task)。每个任务，一个工作进程执行。作业是任务集合，集群是作业集合。
分布式机器学习框架，作业分参数作业(parameter job)和工作节点作业(worker job)。参数作业运行服务器为参数服务器(parameter server,PS)，管理参数存储、更新。工作节点作业，管理无状态主要从事计算任务。模型越大，参数越多，模型参数更新超过一台机器性能，需要把参数分开到不同机器存储更新。参数服务，多台机器组成集群，类似分布式存储架构，涉及数据同步、一致性，参数存储为键值对(key-value)。分布式键值内存数据库，加参数更新操作。李沐《Parameter Server for Distributed Machine Learning》~muli/file/ps.pdf 。
参数存储更新在参数作业进行，模型计算在工作节点作业进行。TensorFlow分布式实现作业间数据传输，参数作业到工作节点作业前向传播，工作节点作业到参数作业反向传播。
任务。特定TensorFlow服务器独立进程，在作业中拥有对应序号。一个任务对应一个工作节点。集群->作业->任务->工作节点。
客户端、主节点、工作节点交互过程。单机多卡交互，客户端->会话运行->主节点->执行子图->工作节点->GPU0?GPU1。分布式交互，客户端->会话运行->主节点进程->执行子图1->工作节点进程1->GPU0?GPU1。《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous distributed Systems》 。
分布式模式。
数据并行。 。CPU负责梯度平均、参数更新，不同GPU训练模型副本(model replica)。基于训练样例子集训练，模型有独立性。
步骤：不同GPU分别定义模型网络结构。单个GPU从数据管道读取不同数据块，前向传播，计算损失，计算当前变量梯度。所有GPU输出梯度数据转移到CPU，梯度求平均操作，模型变量更新。重复，直到模型变量收敛。
数据并行，提高SGD效率。SGD mini-batch样本，切成多份，模型复制多份，在多个模型上同时计算。多个模型计算速度不一致，CPU更新变量有同步、异步两个方案。
同步更新、异步更新。分布式随机梯度下降法，模型参数分布式存储在不同参数服务上，工作节点并行训练数据，和参数服务器通信获取模型参数。
同步随机梯度下降法(Sync-SGD，同步更新、同步训练)，训练时，每个节点上工作任务读入共享参数，执行并行梯度计算，同步需要等待所有工作节点把局部梯度处好，将所有共享参数合并、累加，再一次性更新到模型参数，下一批次，所有工作节点用模型更新后参数训练。优势，每个训练批次考虑所有工作节点训练情部，损失下降稳定。劣势，性能瓶颈在最慢工作节点。异楹设备，工作节点性能不同，劣势明显。
异步随机梯度下降法(Async-SGD，异步更新、异步训练)，每个工作节点任务独立计算局部梯度，异步更新到模型参数，不需执行协调、等待操作。优势，性能不存在瓶颈。劣势，每个工作节点计算梯度值发磅回参数服务器有参数更新冲突，影响算法收剑速度，损失下降过程抖动较大。
同步更新、异步更新实现区别于更新参数服务器参数策略。数据量小，各节点计算能力较均衡，用同步模型。数据量大，各机器计算性能参差不齐，用异步模式。
带备份的Sync-SGD(Sync-SDG with backup)。Jianmin Chen、Xinghao Pan、Rajat Monga、Aamy Bengio、Rafal Jozefowicz论文《Revisiting Distributed Synchronous SGD》 。增加工作节点，解决部分工作节点计算慢问题。工作节点总数n+n*5%，n为集群工作节点数。异步更新设定接受到n个工作节点参数直接更新参数服务器模型参数，进入下一批次模型训练。计算较慢节点训练参数直接丢弃。
同步更新、异步更新有图内模式(in-graph pattern)和图间模式(between-graph pattern)，独立于图内(in-graph)、图间(between-graph)概念。
图内复制(in-grasph replication)，所有操作(operation)在同一个图中，用一个客户端来生成图，把所有操作分配到集群所有参数服务器和工作节点上。国内复制和单机多卡类似，扩展到多机多卡，数据分发还是在客户端一个节点上。优势，计算节点只需要调用join()函数等待任务，客户端随时提交数据就可以训练。劣势，训练数据分发在一个节点上，要分发给不同工作节点，严重影响并发训练速度。
图间复制(between-graph replication)，每一个工作节点创建一个图，训练参数保存在参数服务器，数据不分发，各个工作节点独立计算，计算完成把要更新参数告诉参数服务器，参数服务器更新参数。优势，不需要数据分发，各个工作节点都创建图和读取数据训练。劣势，工作节点既是图创建者又是计算任务执行者，某个工作节点宕机影响集群工作。大数据相关深度学习推荐使用图间模式。
模型并行。切分模型，模型不同部分执行在不同设备上，一个批次样本可以在不同设备同时执行。TensorFlow尽量让相邻计算在同一台设备上完成节省网络开销。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》 。
模型并行、数据并行，TensorFlow中，计算可以分离，参数可以分离。可以在每个设备上分配计算节点，让对应参数也在该设备上，计算参数放一起。
分布式API。 。
创建集群，每个任务(task)启动一个服务(工作节点服务或主节点服务)。任务可以分布不同机器，可以同一台机器启动多个任务，用不同GPU运行。每个任务完成工作：创建一个tf.train.ClusterSpec，对集群所有任务进行描述，描述内容对所有任务相同。创建一个tf.train.Server，创建一个服务，运行相应作业计算任务。
TensorFlow分布式开发API。tf.train.ClusterSpec({"ps":ps_hosts,"worker":worke_hosts})。创建TensorFlow集群描述信息，ps、worker为作业名称，ps_phsts、worker_hosts为作业任务所在节点地址信息。tf.train.ClusterSpec传入参数，作业和任务间关系映射，映射关系任务通过IP地址、端口号表示。
结构 tf.train.ClusterSpec({"local":["localhost:2222","localhost:2223"]})
可用任务 /job:local/task:0?/job:local/task:1。
结构 tf.train.ClusterSpec({"worker":["worker0.example.com:2222","worker1.example.com:2222","worker2.example.com:2222"],"ps":["ps0.example.com:2222","ps1.example.com:2222"]})
可用任务 /job:worker/task:0? /job:worker/task:1? /job:worker/task:2? /job:ps/task:0? /job:ps/task:1
tf.train.Server(cluster,job_name,task_index)。创建服务(主节点服务或工作节点服务)，运行作业计算任务，运行任务在task_index指定机器启动。
#任务0
cluster = tr.train.ClusterSpec({"local":["localhost:2222","localhost:2223"]})
server = tr.train.Server(cluster,job_name="local",task_index=0)
#任务1
cluster = tr.train.ClusterSpec({"local":["localhost:2222","localhost:2223"]})
server = tr.train.Server(cluster,job_name="local",task_index=1)。
自动化管理节点、监控节点工具。集群管理工具Kubernetes。
tf.device(device_name_or_function)。设定指定设备执行张量运算，批定代码运行CPU、GPU。
#指定在task0所在机器执行Tensor操作运算
with tf.device("/job:ps/task:0"):
weights_1 = tf.Variable(…)
biases_1 = tf.Variable(…)
分布式训练代码框架。创建TensorFlow服务器集群，在该集群分布式计算数据流图。 。
import argparse
import sys
import tensorflow as tf
FLAGS = None
def main(_):
# 第1步：命令行参数解析，获取集群信息ps_hosts、worker_hosts
# 当前节点角色信息job_name、task_index
ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")
worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split(",")
# 第2步：创建当前任务节点服务器
# Create a cluster from the parameter server and worker hosts.
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
# 第3步：如果当前节点是参数服务器，调用server.join()无休止等待；如果是工作节点，执行第4步
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
# 第4步：构建要训练模型，构建计算图
elif FLAGS.job_name == "worker":
# Assigns ops to the local worker by default.
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
cluster=cluster)):
# Build model...
loss = ...
global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
train_op = tf.train.AdagradOptimizer(0.01).minimize(
loss, global_step=global_step)
# The StopAtStepHook handles stopping after running given steps.
# 第5步管理模型训练过程
hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=1000000)]
# The MonitoredTrainingSession takes care of session initialization,
# restoring from a checkpoint, saving to a checkpoint, and closing when done
# or an error occurs.
with tf.train.MonitoredTrainingSession(master=server.target,
is_chief=(FLAGS.task_index == 0),
checkpoint_dir="/tmp/train_logs",
hooks=hooks) as mon_sess:
while not mon_sess.should_stop():
# Run a training step asynchronously.
# See `tf.train.SyncReplicasOptimizer` for additional details on how to
# perform *synchronous* training.
# mon_sess.run handles AbortedError in case of preempted PS.
# 训练模型
mon_sess.run(train_op)
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.register("type", "bool", lambda v: v.lower() == "true")
# Flags for defining the tf.train.ClusterSpec
parser.add_argument(
"--ps_hosts",
type=str,
default="",
help="Comma-separated list of hostname:port pairs"
)
parser.add_argument(
"--worker_hosts",
type=str,
default="",
help="Comma-separated list of hostname:port pairs"
)
parser.add_argument(
"--job_name",
type=str,
default="",
help="One of 'ps', 'worker'"
)
# Flags for defining the tf.train.Server
parser.add_argument(
"--task_index",
type=int,
default=0,
help="Index of task within the job"
)
FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
分布式最佳实践。 。
MNIST数据集分布式训练。开设3个端口作分布式工作节点部署，2222端口参数服务器，2223端口工作节点0，2224端口工作节点1。参数服务器执行参数更新任务，工作节点0?工作节点1执行图模型训练计算任务。参数服务器/job:ps/task:0 cocalhost:2222，工作节点/job:worker/task:0 cocalhost:2223，工作节点/job:worker/task:1 cocalhost:2224。
运行代码。
python mnist_replica.py --job_name="ps" --task_index=0
python mnist_replica.py --job_name="worker" --task_index=0
python mnist_replica.py --job_name="worker" --task_index=1
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import math
import sys
import tempfile
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 定义常量，用于创建数据流图
flags = tf.app.flags
flags.DEFINE_string("data_dir", "/tmp/mnist-data",
"Directory for storing mnist data")
# 只下载数据，不做其他操作
flags.DEFINE_boolean("download_only", False,
"Only perform downloading of data; Do not proceed to "
"session preparation, model definition or training")
# task_index从0开始。0代表用来初始化变量的第一个任务
flags.DEFINE_integer("task_index", None,
"Worker task index, should be >= 0. task_index=0 is "
"the master worker task the performs the variable "
"initialization ")
# 每台机器GPU个数，机器没有GPU为0
flags.DEFINE_integer("num_gpus", 1,
"Total number of gpus for each machine."
"If you don't use GPU, please set it to '0'")
# 同步训练模型下，设置收集工作节点数量。默认工作节点总数
flags.DEFINE_integer("replicas_to_aggregate", None,
"Number of replicas to aggregate before parameter update"
"is applied (For sync_replicas mode only; default: "
"num_workers)")
flags.DEFINE_integer("hidden_units", 100,
"Number of units in the hidden layer of the NN")
# 训练次数
flags.DEFINE_integer("train_steps", 200,
"Number of (global) training steps to perform")
flags.DEFINE_integer("batch_size", 100, "Training batch size")
flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.01, "Learning rate")
# 使用同步训练、异步训练
flags.DEFINE_boolean("sync_replicas", False,
"Use the sync_replicas (synchronized replicas) mode, "
"wherein the parameter updates from workers are aggregated "
"before applied to avoid stale gradients")
# 如果服务器已经存在，采用gRPC协议通信；如果不存在，采用进程间通信
flags.DEFINE_boolean(
"existing_servers", False, "Whether servers already exists. If True, "
"will use the worker hosts via their GRPC URLs (one client process "
"per worker host). Otherwise, will create an in-process TensorFlow "
"server.")
# 参数服务器主机
flags.DEFINE_string("ps_hosts","localhost:2222",
"Comma-separated list of hostname:port pairs")
# 工作节点主机
flags.DEFINE_string("worker_hosts", "localhost:2223,localhost:2224",
"Comma-separated list of hostname:port pairs")
# 本作业是工作节点还是参数服务器
flags.DEFINE_string("job_name", None,"job name: worker or ps")
FLAGS = flags.FLAGS
IMAGE_PIXELS = 28
def main(unused_argv):
mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)
if FLAGS.download_only:
sys.exit(0)
if FLAGS.job_name is None or FLAGS.job_name == "":
raise ValueError("Must specify an explicit `job_name`")
if FLAGS.task_index is None or FLAGS.task_index =="":
raise ValueError("Must specify an explicit `task_index`")
print("job name = %s" % FLAGS.job_name)
print("task index = %d" % FLAGS.task_index)
#Construct the cluster and start the server
# 读取集群描述信息
ps_spec = FLAGS.ps_hosts.split(",")
worker_spec = FLAGS.worker_hosts.split(",")
# Get the number of workers.
num_workers = len(worker_spec)
# 创建TensorFlow集群描述对象
cluster = tf.train.ClusterSpec({
"ps": ps_spec,
"worker": worker_spec})
# 为本地执行任务创建TensorFlow Server对象。
if not FLAGS.existing_servers:
# Not using existing servers. Create an in-process server.
# 创建本地Sever对象，从tf.train.Server这个定义开始，每个节点开始不同
# 根据执行的命令的参数(作业名字)不同，决定这个任务是哪个任务
# 如果作业名字是ps，进程就加入这里，作为参数更新的服务，等待其他工作节点给它提交参数更新的数据
# 如果作业名字是worker，就执行后面的计算任务
server = tf.train.Server(
cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)
# 如果是参数服务器，直接启动即可。这里，进程就会阻塞在这里
# 下面的tf.train.replica_device_setter代码会将参数批定给ps_server保管
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
# 处理工作节点
# 找出worker的主节点，即task_index为0的点
is_chief = (FLAGS.task_index == 0)
# 如果使用gpu
if FLAGS.num_gpus > 0:
# Avoid gpu allocation conflict: now allocate task_num -> #gpu
# for each worker in the corresponding machine
gpu = (FLAGS.task_index % FLAGS.num_gpus)
# 分配worker到指定gpu上运行
worker_device = "/job:worker/task:%d/gpu:%d" % (FLAGS.task_index, gpu)
# 如果使用cpu
elif FLAGS.num_gpus == 0:
# Just allocate the CPU to worker server
# 把cpu分配给worker
cpu = 0
worker_device = "/job:worker/task:%d/cpu:%d" % (FLAGS.task_index, cpu)
# The device setter will automatically place Variables ops on separate
# parameter servers (ps). The non-Variable ops will be placed on the workers.
# The ps use CPU and workers use corresponding GPU
# 用tf.train.replica_device_setter将涉及变量操作分配到参数服务器上，使用CPU。将涉及非变量操作分配到工作节点上，使用上一步worker_device值。
# 在这个with语句之下定义的参数，会自动分配到参数服务器上去定义。如果有多个参数服务器，就轮流循环分配
with tf.device(
tf.train.replica_device_setter(
worker_device=worker_device,
ps_device="/job:ps/cpu:0",
cluster=cluster)):
# 定义全局步长，默认值为0
global_step = tf.Variable(0, name="global_step", trainable=False)
# Variables of the hidden layer
# 定义隐藏层参数变量，这里是全连接神经网络隐藏层
hid_w = tf.Variable(
tf.truncated_normal(
[IMAGE_PIXELS * IMAGE_PIXELS, FLAGS.hidden_units],
stddev=1.0 / IMAGE_PIXELS),
name="hid_w")
hid_b = tf.Variable(tf.zeros([FLAGS.hidden_units]), name="hid_b")
# Variables of the softmax layer
# 定义Softmax 回归层参数变量
sm_w = tf.Variable(
tf.truncated_normal(
[FLAGS.hidden_units, 10],
stddev=1.0 / math.sqrt(FLAGS.hidden_units)),
name="sm_w")
sm_b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="sm_b")
# Ops: located on the worker specified with FLAGS.task_index
# 定义模型输入数据变量
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, IMAGE_PIXELS * IMAGE_PIXELS])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# 构建隐藏层
hid_lin = tf.nn.xw_plus_b(x, hid_w, hid_b)
hid = tf.nn.relu(hid_lin)
# 构建损失函数和优化器
y = tf.nn.softmax(tf.nn.xw_plus_b(hid, sm_w, sm_b))
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0)))
# 异步训练模式：自己计算完成梯度就去更新参数，不同副本之间不会去协调进度
opt = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate)
# 同步训练模式
if FLAGS.sync_replicas:
if FLAGS.replicas_to_aggregate is None:
replicas_to_aggregate = num_workers
else:
replicas_to_aggregate = FLAGS.replicas_to_aggregate
# 使用SyncReplicasOptimizer作优化器，并且是在图间复制情况下
# 在图内复制情况下将所有梯度平均
opt = tf.train.SyncReplicasOptimizer(
opt,
replicas_to_aggregate=replicas_to_aggregate,
total_num_replicas=num_workers,
name="mnist_sync_replicas")
train_step = opt.minimize(cross_entropy, global_step=global_step)
if FLAGS.sync_replicas:
local_init_op = opt.local_step_init_op
if is_chief:
# 所有进行计算工作节点里一个主工作节点(chief)
# 主节点负责初始化参数、模型保存、概要保存
local_init_op = opt.chief_init_op
ready_for_local_init_op = opt.ready_for_local_init_op
# Initial token and chief queue runners required by the sync_replicas mode
# 同步训练模式所需初始令牌、主队列
chief_queue_runner = opt.get_chief_queue_runner()
sync_init_op = opt.get_init_tokens_op()
init_op = tf.global_variables_initializer()
train_dir = tempfile.mkdtemp()
if FLAGS.sync_replicas:
# 创建一个监管程序，用于统计训练模型过程中的信息
# lodger 是保存和加载模型路径
# 启动就会去这个logdir目录看是否有检查点文件，有的话就自动加载
# 没有就用init_op指定初始化参数
# 主工作节点(chief)负责模型参数初始化工作
# 过程中，其他工作节点等待主节眯完成初始化工作，初始化完成后，一起开始训练数据
# global_step值是所有计算节点共享的
# 在执行损失函数最小值时自动加1，通过global_step知道所有计算节点一共计算多少步
sv = tf.train.Supervisor(
is_chief=is_chief,
logdir=train_dir,
init_op=init_op,
local_init_op=local_init_op,
ready_for_local_init_op=ready_for_local_init_op,
recovery_wait_secs=1,
global_step=global_step)
else:
sv = tf.train.Supervisor(
is_chief=is_chief,
logdir=train_dir,
init_op=init_op,
recovery_wait_secs=1,
global_step=global_step)
# 创建会话，设置属性allow_soft_placement为True
# 所有操作默认使用被指定设置，如GPU
# 如果该操作函数没有GPU实现，自动使用CPU设备
sess_config = tf.ConfigProto(
allow_soft_placement=True,
log_device_placement=False,
device_filters=["/job:ps", "/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index])
# The chief worker (task_index==0) session will prepare the session,
# while the remaining workers will wait for the preparation to complete.
# 主工作节点(chief)，task_index为0节点初始化会话
# 其余工作节点等待会话被初始化后进行计算
if is_chief:
print("Worker %d: Initializing session..." % FLAGS.task_index)
else:
print("Worker %d: Waiting for session to be initialized..." %
FLAGS.task_index)
if FLAGS.existing_servers:
server_grpc_url = "grpc://" + worker_spec[FLAGS.task_index]
print("Using existing server at: %s" % server_grpc_url)
# 创建TensorFlow会话对象，用于执行TensorFlow图计算
# prepare_or_wait_for_session需要参数初始化完成且主节点准备好后，才开始训练
sess = sv.prepare_or_wait_for_session(server_grpc_url,
config=sess_config)
else:
sess = sv.prepare_or_wait_for_session(server.target, config=sess_config)
print("Worker %d: Session initialization complete." % FLAGS.task_index)
if FLAGS.sync_replicas and is_chief:
# Chief worker will start the chief queue runner and call the init op.
sess.run(sync_init_op)
sv.start_queue_runners(sess, [chief_queue_runner])
# Perform training
# 执行分布式模型训练
time_begin = time.time()
print("Training begins @ %f" % time_begin)
local_step = 0
while True:
# Training feed
# 读入MNIST训练数据，默认每批次100张图片
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(FLAGS.batch_size)
train_feed = {x: batch_xs, y_: batch_ys}
_, step = sess.run([train_step, global_step], feed_dict=train_feed)
local_step += 1
now = time.time()
print("%f: Worker %d: training step %d done (global step: %d)" %
(now, FLAGS.task_index, local_step, step))
if step >= FLAGS.train_steps:
break
time_end = time.time()
print("Training ends @ %f" % time_end)
training_time = time_end - time_begin
print("Training elapsed time: %f s" % training_time)
# Validation feed
# 读入MNIST验证数据，计算验证的交叉熵
val_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels}
val_xent = sess.run(cross_entropy, feed_dict=val_feed)
print("After %d training step(s), validation cross entropy = %g" %
(FLAGS.train_steps, val_xent))
if __name__ == "__main__":
tf.app.run()
参考资料：
《TensorFlow技术解析与实战》
欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
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