Tensorflow分布式訓練例項詳解

模型並行in-graph replication

：將模型部署到很多裝置上執行，比如乙個或多個機器的gpus，

不同 gpu 負責網路模型的不同部分。

資料並行between-graph replication

：每個worker擁有模型的完整副本但分配到不同的資料，各自單獨地訓練，然後將計算結果合併。這是目前主流的做法。

同步更新：等到所有 gpu 的梯度計算完成，再統一根據梯度均值計算新引數，然後所有 gpu 同步新值後，才進行下一輪計算，loss下降比較穩定，但需要等待最慢的計算節點。

非同步更新：所有 gpu 分別計算，分別更新引數，計算資源能充分利用，但

loss下降不穩定，存在梯度失效問題

。

1. grpc (google remote procedure call)tensorflow分布式並行基於grpc通訊框架（谷歌遠端過程呼叫），其中包括乙個master建立session，還有多個worker負責執行計算圖中的任務

。

即：乙個cluster可以切分多個job，乙個job指一類特定的任務，每個job包含多個task，比如parameter server(ps)、worker，在大多數情況下,乙個機器上只執行乙個task.

ps架構中，當worker數量較多時，ps節點的網路頻寬將成為系統的瓶頸。

ring allreduce架構中各個裝置都是worker，沒有中心節點來聚合所有worker計算的梯度。所

有device 在乙個邏輯環路中，每個 device 從上  行的device 接收資料，並向下行的 deivce 傳送資料。

首先定義乙個由參與分布式計算的機器組成的集群，

集群中一般有多個worker，需要指定其中乙個worker為主節點（cheif），chief節點會執行一些額外的工作，比如模型匯出之類的。在ps分布式架構環境中，還需要定義ps節點。

如下：

cluster =

環境變數：

# example of non-chief node:

os.environ['tf_config'] = json.dumps(
})# example of chief node:
os.environ['tf_config'] = json.dumps(
})# example of evaluator node (evaluator is not part of training cluster)
os.environ['tf_config'] = json.dumps(
})

這個專案的分布式架構是用tf.train.clusterspec 和tf.train.server構建的，與tensorflow estimator api的定義方式有所區別

# 設定job name引數

flags.define_string('job_name', none, 'job name: worker or ps')
# 設定任務的索引
flags.define_integer('task_index', none, 'index of task within the job')
#  引數伺服器節點
flags.define_string('ps_hosts', 'localhost:22')
# 兩個worker節點
flags.define_string('worker_hosts', 'localhost:23,localhost:24')
# 定義任務集合
cluster = tf.train.clusterspec()
# tf的sever及session
server = tf.train.server(cluster, job_name=flags.job_name, task_index=flags.task_index)
sv = tf.train.supervisor(is_chief=is_chief, logdir='logs', init_op=init_op, recovery_wait_secs=1,
global_step=global_step)
sess = sv.prepare_or_wait_for_session(server.target)

python distributed.py --job_name=ps --task_index=0

python distributed.py --job_name=worker --task_index=0

python distributed.py --job_name=worker --task_index=1

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