TensorFlow手把手入门之分布式TensorFlow — 3个关键点，把你的TensorFlow代码重构为分布式！

分布式架构就像哈姆雷特，一千个人眼中有一千种分布式方式 — David 9

对于机器学习模型，分布式大致分两类：模型分布式和数据分布式:

模型分布式非常复杂和灵活， 它把整个机器学习模型分割，分散在多个节点上，在每个节点上计算模型的各个部分， 最后把结果拼接起来。如果你造了一个并行性很高的深度网络，比如这个，那就更棒了。你只要在每个节点上，计算不同的层，最后把各个层的异步结果通过较为精妙的方式汇总起来。

而我们今天要手把手教大家的是数据分布式。模型把数据拷贝到多个节点上， 每次算Epoch迭代的时候，每个节点对于一个batch的梯度都会有一个计算值，一个batch结束后，所有节点把梯度值汇总起来（ps参数服务器的任务就是汇总所有参数更新），从而进行更新。这就会导致每个batch的计算都比非分布式方法精准。相对非分布式，并行方法下，同样的迭代次数，收敛较快。

如何把自己的单机TensorFlow代码变为分布式的代码？

本文将手把手告诉大家3个关键点，重构自己的TensorFlow代码为分布式代码（开始前请大家前用1分钟了解文末的参考文献，了解基本知识）：

关键点1： 定义FLAGS全局变量，获得ps参数服务器，worker工作服务器等分布式全局信息。

# Define parameters
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
tf.app.flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.00003, 'Initial learning rate.')
tf.app.flags.DEFINE_integer('steps_to_validate', 1000,
                            'Steps to validate and print loss')

# For distributed
tf.app.flags.DEFINE_string("ps_hosts", "",
                           "Comma-separated list of hostname:port pairs")
tf.app.flags.DEFINE_string("worker_hosts", "",
                           "Comma-separated list of hostname:port pairs")
tf.app.flags.DEFINE_string("job_name", "", "One of 'ps', 'worker'")
tf.app.flags.DEFINE_integer("task_index", 0, "Index of task within the job")
tf.app.flags.DEFINE_integer("issync", 0, "issync mode")

以上代码是从命令行获得变量的简单方式。使用TensorFlow自带的FLAGS命令行工具。

ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")
worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split(",")
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
server = tf.train.Server(
    cluster,
    job_name=FLAGS.job_name,

上述代码教你如何获得命令行变量到python变量。ps_hosts代表所有参数服务器，work_hosts是所有工作服务器。cluster组装一个分布式集群定义。server代表本地为任务分配的服务器。

关键点2： 在流图Graph定义阶段， 加入“参数服务器”和“工作服务器”的判断，重构Graph定义代码。

if FLAGS.job_name == "ps":
    server.join()
elif FLAGS.job_name == "worker":
    with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
                    worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
                    cluster=cluster)):
        # 这里是各个worker工作服务器下的graph定义。
        # 可以先把你原先的graph定义黏贴到此处，再进行必要的修改

如果当前服务器是ps参数服务器，当前服务器就要执行join方法汇总更新的参数。

如果当前是工作服务器，构建deVice设备上下文，复制数据到各个设备，并且知道任务号，之后再定义原先的Graph。

关键点3：

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发布者

David 9

邮箱：yanchao727@gmail.com 微信: david9ml

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