ubuntu创建tensorflow工作节点

Question

我在Ubuntu下使用tensorflow和python

我阅读了here关于如何开始使用tensorflow集群的文章，我希望设置另外几台机器来运行tf并创建一个工作集群，但是我找不到任何直接的例子来说明如何将机器设置为tf工作节点。

我是否应该在独立的机器上设置它，然后将它们全部绑定到一个集群？我是否应该建立一个集群(如果是，请参考一些示例)，然后将tf作为集群安装在集群上？

编辑:答案很好，符合条件，我希望了解tf集群概念与Beowulf集群协议的交互方式，以及我在这里是否需要Beowulf集群

谢谢

Answer 1

我想您错过了页面底部关于如何作为参数服务器或工作进程运行tensorflow的内容，这里有两个参数服务器和两个工作进程。job_name表明它是一个参数服务器还是工人，而task_index告诉该组中的机器的索引：

# On ps0.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=ps --task_index=0
# On ps1.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=ps --task_index=1
# On worker0.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=worker --task_index=0
# On worker1.example.com:
$ python trainer.py \
     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222 \
     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222 \
     --job_name=worker --task_index=1