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Distributed TensorFlow（tensorflow分布式）
复制训练 一种称为“数据并行性”的通用训练配置涉及多个任务，在不同的小批量数据上一个worker工作训练相同的模型，更新ps作业中一个或多个任务中托管的共享参数。所有任务通常运行在不同的机器上。
- TensorFlow表现 | PerformanceHigh-Performance Models（高性能的模型）
High-Performance Models（高性能的模型）
不同之处在于StagingArea不能保证FIFO排序，但提供更简单的功能，并且可以在CPU和GPU上与其他阶段并行执行。将输入管道分成3个并行独立运行的阶段，可扩展并充分利用大型多核环境。
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Graphs and Sessions（图表和会话）
[tensors_flowing.gif] 数据流是并行计算的常用编程模型。在数据流图中，节点代表计算单位，边代表计算所消耗或产生的数据。
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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
“/job：worker/task：0”和“/job：ps/task：0”都是带有工作服务的任务。“PS”代表“参数服务器”：负责存储和更新模型参数的任务。其他任务在更新这些参数时会优化参数。
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