Tensorflow:在创建ClusterSpec时，是否有设置worker/ps端口的规则？ - 腾讯云开发者社区

TensorFlow分布式开发API。tf.train.ClusterSpec({"ps":ps_hosts,"worker":worke_hosts})。...创建TensorFlow集群描述信息，ps、worker为作业名称，ps_phsts、worker_hosts为作业任务所在节点地址信息。...创建TensorFlow服务器集群，在该集群分布式计算数据流图。...num_workers = len(worker_spec) # 创建TensorFlow集群描述对象 cluster = tf.train.ClusterSpec({ "ps":...，用于统计训练模型过程中的信息 # lodger 是保存和加载模型路径 # 启动就会去这个logdir目录看是否有检查点文件，有的话就自动加载 # 没有就用init_op

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Tensorflow笔记：分布式训练

:2223"]}) 不同之处只是在创建Server的时候，指定了不同的index，相当于告诉他名单里哪一个名字是自己。...这时在创建ClusterSpec的时候就需要这样做 # 通常将机器分工为ps和worker，不过可以根据实际情况灵活分工。...# 只是在编写代码时明确每种分工的机器要做什么事情就可以 tf.train.ClusterSpec({ "ps":["localhost:2222"], # 用来保存、更新参数的机器...log_device_placement=False, # 设置为True时，会打印出TensorFlow使用了哪种操作 ) # ========== STEP5...log_device_placement=False, # 设置为True时，会打印出TensorFlow使用了哪种操作 ) # ========== STEP5

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tensorflow学习笔记(十九):分布式Tensorflow

最近在学习怎么分布式Tensorflow训练深度学习模型,看官网教程看的云里雾里,最终结合着其它资料,终于对分布式Tensorflow有了些初步了解. gRPC (google remote procedure...call) 分布式Tensorflow底层的通信是gRPC gRPC首先是一个RPC,即远程过程调用,通俗的解释是:假设你在本机上执行一段代码num=add(a,b),它调用了一个过程 call,...]}) 这个ClusterSec告诉我们,我们这个Cluster(集群)有两个Job(worker.ps),worker中有三个Task(即,有三个Task执行Tensorflow op操作)...) 下面代码描述的是,一个cluster中有一个Job,叫做(worker), 这个job有两个task,这两个task是运行在两个主机上的 #在主机(10.1.1.1)上,实际是运行以下代码 cluster....还有最重要的一点就是,它创建了一个服务器,监听port端口,如果有数据传过来,他就会在本地执行(启动session target,调用本地设备执行运算),然后结果返回给调用者.

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原荐 TensorFlow on Kube

比如，定义一个由3个worker和2个ps的TensorFlow Cluster的ClusterSpec如下： tf.train.ClusterSpec({ "worker": [...能利用数据中心所有服务器构成的资源池，让大量ps和worker能分布在不同的服务器进行参数存储和训练，这无疑是TensorFlow能否在企业落地的关键点。...，就是在KubeDNS中，Service Name的域名解析直接对应到PodIp，而没有service VIP这一层，这就不依赖于kube-proxy去创建iptables规则了。...在TensorFlow场景中，这是不可小觑的，因为一个TensorFlow Task都会创建一个service，几万个service是很正常的事，如果使用Normal Service，iptables规则就几十万上百万条了...KubeDNS Autoscaler 前面提到，每个TensorFlow Task都会创建一个service，都会在KubeDNS中有一条对应的解析规则，但service数量太多的时候，我们发现有些worker

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tensorflow的GPU加速计算

以上样例代码是只有一个任务的集群。当一个tensorflow集群有多个任务时，需要使用tf.train.ClusterSpec来指定运行每一个任务的机器。...比如以下代码展示了在本地运行有两个任务的tensorflow集群。...# 生成一个有两个任务的集群，一个任务跑在本地2222端口，另外一个跑在本地2223端口。...使用这种分布式方式时，在每一个计算服务器上都会创建一个独立的tensorflow计算图，但不同计算图中的相同参数需要一种固定的方式放到同一个参数服务器上。...( {"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts}) # 通过tf.train.ClusterSpec以及当前任务共创建tf.train.Server

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资源 | TensorFlow分布式计算机制解读：以数据并行为重

模型并行当在多个计算节点间分配神经网络训练时，通常采用两种策略：数据并行和模型并行。在前者中，在每个节点上单独创建模型的实例，并馈送不同的训练样本；这种架构允许更高的训练吞吐量。...当采用这种策略时，需要在分布式的主机上创建一个包含所有 worker 设备中副本的流程图。可以想象，随着 worker 数量的增长，这样的流程图可能会大幅扩展，这可能会对模型性能产生不利影响。...这是通过在每个 worker 上创建计算图的副本来实现的，并且不需要主机保存每个 worker 的图副本。...job in the worker or ps list# as defined in the ClusterSpec# create TensorFlow Server....节点通常分为两个角色（或「job」）：含有变量的参数服务器（「ps」）和执行大量计算的「worker」。下面提供每个节点的 IP 地址和端口。

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TensorBoard计算加速

# 创建一个本地的TensorFlow集群 server = tf.train.Server.create_local_server() # 在集群上创建一个会话。...在本地运行有两个任务的TensorFlow集群。第一个任务代码： #!...# 生成一个有两个任务的集群，一个任务跑在本地2222端口，另外一个跑在本地2223端口。..."tf-worker0:2222,tf-worker1:1111" ' ) # 指定当前程序的任务ID。TensorFlow会自动根据参数服务器/计算服务器列表中的端口号来启动服务。...({'ps': ps_hosts, 'worker': worker_hosts}) # 通过tf.train.ClusterSpec以及当前任务创建tf.train.Server。

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MLSQL是如何集成TensorFlow Cluster的

MLSQL集成TF Cluster MLSQL集成TF Cluster 的主要优势有：一个Spark实例可以运行多个TF Cluster,互不影响。...Spark在分发Task的时候是并行的，你不知道会分发到哪个节点，并且分发后，你也不知道TF能够在对应的节点获取到哪个端口。...为了完成这些信息的收集，需要走如下几个流程：每个Task在启动TF Server之前，需要先获取端口，并且占用住，然后上报给Driver,Driver会记住这些。...接着Task会等待所有的Task都上报完成,然后释放占用的端口，启动对应的TF Server。 TF Server 完成训练后会上报Driver。...PS会监听是不是所有的Worker都已经完成了工作，如果是，则会自己把自己结束掉。最后整个训练结束，并且把训练好的模型发送到HDFS上。

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深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator

架构的多机训练推荐将PS和worker一起启动通过service做服务发现在社区中最早期的Operator 因为 TF-Operator 是社区中最早期的Operator，所以我们有必要先看看。...在实际运行中，各个角色的网络构建部分代码必须完全相同，Ps-worker 架构分布式模型的流程大致如下: pull : 各个worker根据数据流图的拓扑结构，从PS拉取最新的模型参数 feed...这个Cluster(集群)有两个Job(worker.ps)，worker中有三个Task(即，有三个Task执行Tensorflow op操作) 将ClusterSpec当作参数传入到 tf.train.Server...例如，用户可以为参数服务器创建一个有状态集，为工作者创建一个有状态集，为主服务器创建一个作业。为了解决内置资源的限制，K8s支持自定义资源（CRD）和控制器。...Kubeflow 可以在 Kubernetes 上启动基于 TensorFlow 原生的分布式计算能力的作业。但是因为后者并不能容错，所以 Kubeflow 并不能无中生有。

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分布式TensorFlow入坑指南：从实例到代码带你玩转多机器深度学习

上面简单的案例只是一个任务的集群，若一个 TensorFlow 集群有多个任务时，我们需要使用 tf.train.ClusterSpec 来指定每一个任务的机器。...我们从最简单的集群开始：即两台服务器（两个任务），它们都在同一台机器上，一个在 2222 端口，一个在 2223 端口。...cluster = tf.train.ClusterSpec(jobs) 我们现在可以启动服务器，指定每个服务器对应为集群定义中的哪个服务器。立即启动各服务器，监听集群设置中指定的端口。...首先，尽管在整个集群中共享变量值，但图并不会自动共享。我们用两台服务器创建一个新的集群，然后用显式创建的图设置第一台服务器。...实践细节在介绍完整示例之前，有几个实践中遇到的细节问题需要讨论一下。如果在所有服务器互联之前尝试在集群上运行某些程序，会发生什么？我们再次创建一个双任务集群。

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深度学习_1_神经网络_4_分布式Tensorflow

分布式Tensorflow 单机多卡（gpu）多级多卡（分布式） ? 自实现分布式 ?...API： 1，创建一个tf.train.ClusterSpec，用于对集群的所有任务进行描述，该描述对于所有任务相同 2，tf.train.Server 创建ps，worker 并运行相应的计算任务... cluster=tf.train.ClusterSpec({"ps":ps_spec,"worker":worker_spec}) ps_spec = ["ps0.example.com...:port","ps2.example.com:port"] 对应 /job:ps/task:0,1 worker_spec=["worker0.example.com:port",...]...=worker_device,cluster=cluster) 作用：通过此函数协调不同设备上的初始化操作 worker_device:为指定设备，“job/worker/task:0/cpu:0" or

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强化学习异步分布式训练实现

定义集群信息，并启动server，指定每个server对应为集群定义中的哪个server。立即启动各server，监听集群设置中指定的端口。...cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": opt.parameter_servers, "worker": opt.workers}) server = tf.train.Server...PS (parameter server)保存参数，接收worker发来的梯度，并应用梯度。 Worker从PS获取参数，将批次数据传入模型，计算向前传播和向后传播，计算梯度，最后将梯度发送给PS。...在worker从ps上读取参数的时候。如果worker在权重更新到一半的时候读取了参数（如：一半参数是更新过的，另一半还没有更新），那这个一半更新一半未更新的参数就被读取和使用了。...在某一个进程上创建共享buffer，并将该buffer的object id赋给之前定义的buffer_id_str。

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TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构

当集群有多个 task 时候，需要使用tf.train.ClusterSpec 来指定每一个任务的机器。...1.1.3.1 创建集群我们首先创建集群，集群包括两种角色，参数服务器 ps job 有三个任务（task），worker job 有两个 task。...= tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts}) 1.1.3.2 创建任务接下来启动若干任务，用户脚本需要在每一个机器上都运行...定义在tensorflow/core/distributed_runtime/server_lib.h 之中。这个库会基于注册/工厂的机制来创建 TensorFlow 服务器对象。...; // 设置 MasterSession 的Factory，如果需要时候就会调用创建MasterSession，因为有的任务比如ps是不需要MasterSession的 master_env_.master_session_factory

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TensorFlow分布式实践

而单机和分布式的开发代码有一定的区别，本文就将为开发者们介绍，基于TensorFlow进行分布式开发的两种方式，帮助开发者在实践的过程中，更好地选择模块的开发方向。...基于TensorFlow原生的分布式开发分布式开发会涉及到更新梯度的方式，有同步和异步的两个方案，同步更新的方式在模型的表现上能更快地进行收敛，而异步更新时，迭代的速度则会更加快。...(",") cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts}) server = tf.train.Server...基于TensorFlowOnSpark的分布式开发使其可以在屏蔽了端口和机器IP的情况下，也能够做到较好的资源申请和分配。...在运行结束的时候，开发者们也可通过设置邮件的通知，及时地了解到模型运行的情况。

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分布式TensorFlow入门教程

—Rich Sutton, 强化学习之父在开始之前，有必要先简单介绍一下深度学习的分布式训练策略以及分布式架构。这有助于理解分布式TensorFlow系统。...TensorFlow中用tf.train.ClusterSpec创建一个cluster： cluster = tf.train.ClusterSpec({ "worker": [ "worker0...(cluster, job_name="worker", task_index=0) 在创建sever时必须要传入cluster，这样每个server才可以知道自己所在的cluster包含哪些hosts...那么，在构建Graph时如何调用cluster中的各个server呢？...在TensorFlow中，可以使用tf.train.MonitoredTrainingSession创建client的Session，并且其可以指定哪个worker是chief worker。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第12章设备和服务器上的分布式 TensorFlow

如果将初始化值更改为 3.0 而不是 3，或者如果在创建变量时显式设置dtype = tf.float32，则一切正常。...现在让我们看看 TensorFlow 如何并行运行这些节点。并行运行当 TensorFlow 运行图时，它首先找出需要求值的节点列表，然后计算每个节点有多少依赖关系。...在这个例子中，机器A托管着两个 TensorFlow 服务器（即任务），监听不同的端口：一个是"ps"作业的一部分，另一个是"worker"作业的一部分。...TensorFlow 集群中的所有服务器都可能与集群中的任何其他服务器通信，因此请确保在防火墙上打开适当的端口。每台 TensorFlow 服务器都提供两种服务：主服务和辅助服务。...跨多个参数服务器的分片变量正如我们很快会看到的那样，在分布式设置上训练神经网络时，常见模式是将模型参数存储在一组参数服务器上（即"ps"作业中的任务），而其他任务则集中在计算上（即，"worker"

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TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2

设置它们的要求是。协调者（coordinator）任务需要知道所有其他 TensorFlow 服务器（评估者除外）的地址和端口。工作者和参数服务器需要知道他们应该监听哪个端口。...为了简单起见，用户通常可以在这些任务上创建 TensorFlow 服务器时传入完整的集群信息。评估器（evaluator）任务不需要知道训练集群的设置，它也不应该试图连接到训练集群。...在 strategy.extended.colocate_vars_with 下创建的变量将不会被分割。 2.2 集群设置在真实的生产环境中，用户需要在不同机器上的所有不同进程中运行训练任务。...如果它是一个函数，它将被视为一个从操作对象到设备名称字符串的函数，并且在每次创建一个新操作时被调用。该操作将被分配给具有返回名称的设备。...所以在传递给 ClusterCoordinator.create_per_worker_dataset 的函数内创建整个数据集是很重要的。 5.

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TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1

思路参数服务器训练是一种常见的数据并行方法，用于在多台机器上扩展机器学习模型。一个参数服务器训练集群由工作者和参数服务器组成。变量是在参数服务器上创建的，它们在每个步骤中被工作者读取和更新。...ParameterServerStrategyV1 的主要作用就是把变量分布在 ps 之上，计算分布在 worker 之上。我们将从几个方面来研究：如何与集群建立连接。如何获取数据。...当每个工作者有一个以上的 GPU 时，操作将被复制到所有 GPU 上，但变量不会被复制，每个工作者共享一个共同的视图，以确定一个变量被分配到哪个参数服务器。...来进行任何可能跨副本复制的操作（即多个 GPU）。当定义"fn" 时，需要注意以下几点：一般不建议在策略的作用域（scope）内再打开一个设备作用域。...当你创建"RunConfig"时，把这个策略的一个实例传递给"experimental_distribute"参数。

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TensorFlow 分布式集群

上一篇博客说了怎样创建一个 Local Server 的集群，今天说说怎样创建一个真正的分布式集群。...我们准备了两个机器，如下： 192.168.0.192 192.168.0.193 我们将使用这两个机器来组成一个集群，然后把 tensorflow task 扔到其中的某个节点上运行。...创建一个 client 程序，用来向集群提交 task。...worker2 = "192.168.0.193:8881" worker_hosts = [worker1, worker2] cluster_spec = tf.train.ClusterSpec...[worker1, worker2] cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({ "worker": worker_hosts}) server = tf.train.Server

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分布式TensorFlow编程模型演进

使用分布式TensorFlow时，最常采用的分布式训练策略是数据并行，数据并行就是在很多设备上放置相同的模型，在TensorFlow中称之为Replicated training，主要表现为两种模式：图内复制...从以上代码可以看到，当采用图内复制时，需要在Client上创建一个包含所有worker副本的流程图，随着worker数量的增长，计算图将会变得非常大，不利于计算图的维护。...对于图间复制，每个worker节点上都创建一个Client，各个Client构建相同的Graph，但是参数还是放置在ps上，每个worker节点单独运算，一个worker节点挂掉了，系统还可以继续跑。...通过以上描述可以看到，使用高阶API编写分布式TensorFlow应用已经很方便了，然而因为PS架构的缘故，我们实际部署时，需要规划使用多少个ps，多少个worker，那么调试过程中，需要反复调整ps和...当模型规模较大时，在分布式训练过程中，ps可能成为网络瓶颈，因为所有worker都需要从ps处更新/获取参数，如果ps节点网络被打满，那么worker节点可能就会堵塞等待，以至于其计算能力就发挥不出来。

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学习笔记 TF061 : 分布式 TensorFlow，分布式原理、最佳实践

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深度学习_1_神经网络_4_分布式Tensorflow

强化学习异步分布式训练实现

TensorFlow 分布式环境(1) --- 总体架构

TensorFlow分布式实践

分布式TensorFlow入门教程

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第12章设备和服务器上的分布式 TensorFlow

TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V2

TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1

TensorFlow 分布式集群

分布式TensorFlow编程模型演进

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