本文介绍有关 TensorFlow 分布式的两个实际用例,分别是数据并行(将数据分布到多个 GPU 上)和多服务器分配. 玩转分布式TensorFlow:多个GPU和一个CPU展示一个数据并行的例子,其中数据被切分到多个 GPU 上.具体做法考虑在单个 GPU 上运行矩阵乘法的这段代码: 通过图内拷贝模式中对代码进行了分割,如以下两个不同 GPU 的代码片段所示.请注意,CPU 充当 master 节点,分配计算图,并收集最终结果: 这是一个非常简单的案例,其中计算图由作为 master 的 C

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[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1. GrpcSession 1.1 运行 1.2 GrpcRemoteMaster 2. Master 2.1 总体概述 2.2 建立 & 剪枝 2.2.1 建立计算图 2.2.2 剪枝 2.3 切分注册 2.2.1 原理 2.2.2 配置 2.2.3 切分 2.2.3.1 Partition 2.2.3.2 AddD

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此wiki主要介绍分布式环境使用的一些条件,一直所要注意的内容: 确保在此之前阅读过TensorFlow for distributed 1.集群描述 当前tensorflow 的版本(0.8.0),并没有提供统一的资源管理器,所以若要启动处理节点需要手动完成,并且要每个节点一份完整的集群描述,目的是让该节点能够找到其他的节点 例如:启动Server的命令如下 python ./tensorflow/tools/dist_test/server/grpc_tensorflow_server.py