文件名称:
TensorFlow学习之分布式的TensorFlow运行环境
开发工具:
文件大小: 74kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时，往往需要大量的运行资源，而且还要花费大量时间才能完成训练。
1.分布式TensorFlow的角色与原理
在分布式的TensorFlow中的角色分配如下：
PS：作为分布式训练的服务端，等待各个终端(supervisors)来连接。
worker：在TensorFlow的代码注释中被称为终端(supervisors)，作为分布式训练的计算资源终端。
chief supervisors：在众多的运算终端中必须选择一个作为主要的运算终端。该终端在运算终端中最先启动，它的功能是合并各个终端运算后的学习参数，将其保存或者载入。
每个具体的网络标识都是唯一的，
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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