Python TensorFlow，分布式TensorFlow

曾经终败给现在 2022-03-10 03:38 217阅读 0赞

分布式Tensorflow是由高性能的**gRPC****框架**作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(google remote procedure call)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即**远程过程调用协议**，是指通过网络从远程计算机程序上请求服务。

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### demo.py（分布式TensorFlow，集群中的所有服务器都需要拷贝该代码并运行）： ###

import tensorflow as tf
    
    
    # 命令行参数
    tf.app.flags.DEFINE_string("job_name", " ", "启动服务的类型 ps 或 worker")
    tf.app.flags.DEFINE_integer("task_index", 0, "指定ps或者worker当中的哪一台服务器，task:0 ,task:1")
    
    FLAGS = tf.app.flags.FLAGS  # 用于获取命令行参数
    
    # 定义全局计数的op(记录训练的步数)，配合StopAtStepHook钩子使用
    global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
    
    # 指定集群描述对象， ps , worker  (端口号随便指定一个不冲突的端口)
    cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ["10.211.55.3:2223"], "worker": ["192.168.65.44:2222"]})
    
    # 创建不同的服务, ps, worker
    server = tf.train.Server(cluster, job_name=FLAGS.job_name, task_index=FLAGS.task_index)
    
    # 根据不同服务做不同的事情  ps:更新保存参数 worker:指定设备去运行模型计算
    if FLAGS.job_name == "ps":
        # 参数服务器什么都不用干，只需要等待worker传递参数
        server.join()
    else:  # 否则是worker服务
        worker_device = "/job:worker/task:0/cpu:0/"  # worker服务器中的第一台服务器中的第一个cpu
    
        # 可以指定设备(GPU/CPU)和该设备的计算内容
        # with tf.device("/job:worker/task:0/cpu:0/"):  # 不是分布式
        with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
            worker_device=worker_device,  # 指定设备(哪个CPU或GPU)。(只能指定当前电脑中的设备)
            cluster=cluster  # 分布式
        )):
            # 该设备的计算内容： 简单做一个矩阵乘法运算
            x = tf.Variable([[1, 2, 3, 4]])  # Variable变量是模型参数，会保存到ps服务器中，每次训练迭代都会更新ps中的参数。
            w = tf.Variable([[2], [2], [2], [2]])
            mat = tf.matmul(x, w)
    
        # 创建分布式会话
        with tf.train.MonitoredTrainingSession(
            master= "grpc://192.168.65.44:2222",  # 指定主worker (所有worker共用主worker创建的会话)
            is_chief= (FLAGS.task_index == 0),    # 判断是否是主worker
            config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True),  # 打印运算设备(CPU/GPU)信息
            hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=200)]  # 钩子列表。 StopAtStepHook可以指定op的训练次数(迭代次数)
        ) as mon_sess:
            while not mon_sess.should_stop():
                print(mon_sess.run(mat))

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