分布式TensorFlow简介
参数服务器
当计算模型越来越大，模型的参数越来越多，多到模型参数的更新，一台机器的性能都不够时，我们需要将参数分开到不同的机器去存储和更新。
参数服务器可以是多台机器组成的集群，类似于分布式的存储结构。主要用来解决参数存储和更新的性能问题。
in-graph模式
in-graph模式下数据分发在一个节点上。
这种方式配置简单，其他结算节点只需join操作，暴露一个网络接口，等在那里接受任务就好。
但坏处就是训练数据的分发在一个节点上，要把训练数据分到不同的机器上，严重影响了并发的训练速度。
between-graph模式
between-graph模式下，训练的参数保存在参数服务器，数据不用分发，数据分片的保存在各个计算节点，各个计算节点自己算自己的，算完后把要更新的参数告诉参数服务器，参数服务器更新参数。
这种模式的优点是不用进行训练数据的分发，尤其数据量在TB级的时候，节省了大量的时间，所以大数据深度学习推荐使用between-graph模式。
同步更新和异步更新
in-graph和between-graph模式都支持同步更新和异步更新。
在同步更新的时候，每次梯度更新，要等所有分发的数据计算完成，返回结果，把梯度累加算了均值之后，再更新参数。这样的好处是loss的下降比较稳定，但这个的坏处也比较明显，处理的速度取决于最慢的那个分片的计算时间。
在异步更新时，所有的计算节点，自己算自己的，更新参数也是自己更新自己的计算结果，这样的优点是计算速度快，计算资源能得到充分利用，但是缺点是loss的下降不稳定，抖动大。
在数据量小的情况下，各个节点的计算能力比较均衡的情况下，推荐使用同步模式；数据量很大，各个机器的计算性能参差不齐的情况下，推荐使用异步的方式。
例子
在上一章中，我们在RHEL7.1上搭建了TensorFlow 0.12的环境，为了验证分布式的效果，我们按照上一章的步骤再搭建一台虚拟机。
两台虚拟机的ip分别为
192.168.139.128
192.168.139.130
功能说明
代码实现的功能：对于表达式
Y = 2 * X + 10
其中，X是输入，Y是输出，现在有很多X和Y的样本，怎么估算出来weight是2和biasis是10.所有的节点，不管是ps节点还是worker节点，运行的都是同一份代码，只是命令参数指定不一样。
执行命令
在这里我们将192.168.139.130虚拟机当作参数服务器和worker1服务器，将192.168.139.128虚拟机当作worker2服务器。
ps节点执行
CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python dis_1.py --ps_hosts=192.168.139.130:2222 --worker_hosts=192.168.139.130:2224,192.168.139.128:2225 --job_name=ps --task_index=0
worker1节点执行
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python dis_1.py --ps_hosts=192.168.139.130:2222 --worker_hosts=192.168.139.130:2224,192.168.139.128:2225 --job_name=worker --task_index=0
worker2节点执行
CUDA_VISIBLE_DEVICES='1' python dis_1.py --ps_hosts=192.168.139.130:2222 --worker_hosts=192.168.139.130:2224,192.168.139.128:2225 --job_name=worker --task_index=1
==坑1==
在一开始运行时，worker1节点运行的很好，但worker2节点始终处于类似连接失败并一直在尝试重连的情况，经过排查后发现是防火墙的问题。所以我们在运行此例时需要关闭防火墙
systemctl status firewalld 查看防火墙状态
systemctl stop firewalld 重启后会重新开启
systemctl disable firewalld 禁用
==坑2==
在例子没跑完时，我关闭了terminal，重新开启一个terminal，运行上述命令，发现worker2依旧不能运行，
ps -aux |grep 2225
kill xxx
查看了端口使用情况，发现2225端口被刚才关闭的命令和刚才运行的命令同时占用，所以我们需要kill到前者的进程。
代码解释
# Flags for defining the tf.train.ClusterSpec
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")
# Flags for defining the tf.train.Server
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")
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
代码说明：通过命令行参数可以传入ps节点的ip和端口， worker节点的ip和端口。ps节点就是paramter server的缩写， 主要是保存和更新参数的节点， worker节点主要是负责计算的节点。这里说的节点都是虚拟的节点，不一定是物理上的节点；多个节点用逗号分隔
ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")
worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split(",")
# Create a cluster from the parameter server and worker hosts.
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
elif FLAGS.job_name == "worker":
# Assigns ops to the local worker by default.
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
cluster=cluster)):
代码说明：
- ClusterSpec的定义，需要把你要跑这个任务所有的ps和worker的节点的ip和端口信息都包含进去，所有的节点都要执行这段代码，大家就互相知道了，这个集群里都有哪些成员，不同成员的类型是什么，是ps节点还是worker节点
- tf.train.Server定义开始，每个节点就不一样了。根据执行的命令参数不同，决定了这个任务是哪个任务。如果任务名字是ps的话，程序就join到这里，作为参数更新的服务，等待其他worker节点给他提交参数更新的数据。如果是worker任务，就继续执行后面的计算任务。
- replica_device_setter，根据TensorFlow的文档对这个的解释，在这个with语句之下定义的参数，会自动分配到参数服务器上去定义，如果有多个参数服务器，就轮流循环分配。
train_X = np.linspace(-1.0, 1.0, 100)
train_Y = 2.0 * train_X + np.random.randn(*train_X.shape) * 0.33 + 10.0
X = tf.placeholder("float")
Y = tf.placeholder("float")
w = tf.Variable(0.0, name="weight")
b = tf.Variable(0.0, name="bias")
loss = tf.square(Y - tf.mul(X, w) - b)
global_step = tf.Variable(0)
train_op = tf.train.AdagradOptimizer(0.01).minimize(
loss, global_step=global_step)
saver = tf.train.Saver()
summary_op = tf.summary.merge_all()
init_op = tf.global_variables_initializer()
定义计算逻辑
# Create a "supervisor", which oversees the training process.
sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(FLAGS.task_index == 0),
logdir="/tmp/train_logs",
init_op=init_op,
summary_op=summary_op,
saver=saver,
global_step=global_step,
save_model_secs=600)
# The supervisor takes care of session initialization, restoring from
# a checkpoint, and closing when done or an error occurs.
with sv.managed_session(server.target) as sess:
# Loop until the supervisor shuts down or 1000000 steps have completed.
step = 0
while not sv.should_stop() and step < 1000000:
# Run a training step asynchronously.
# See `tf.train.SyncReplicasOptimizer` for additional details on how to
# perform *synchronous* training.
for (x, y) in zip(train_X, train_Y):
_, step = sess.run([train_op, global_step],
feed_dict={X: x,
Y: y})
loss_value = sess.run(loss, feed_dict={X: x, Y: y})
print("Step: {}, loss: {}".format(step, loss_value))
# Ask for all the services to stop.
sv.stop()
代码说明：
- Supervisor，类似于一个监督者，因为分布式了，很多机器都在运行，像参数初始化、保存模型、写summary，这个supervisor帮你一起弄起来了，就不用自己手动去做这些事情了，而且在分布式的环境下涉及到各种参数的共享，其中的过程自己手工写也不好写，于是TensorFlow就给大家包装好这么一个东西。这里的参数is_chief比较重要。
在所有的计算节点里还是有一个主节点的，这个主节点来负责初始化参数，模型的保存，summary的保存。logdir就是保存和装载模型的路径。不过这个似乎启动后会去这个logdir的目录去看有没有checkpoint的文件，有的话就自动装载了，没用就用init_op指定的初始化参数，好像没有参数指定不让它自动load的 - 主worker节点负责模型参数初始化等工作，在这个过程中，其他worker节点等待主节点完成初始化工作，等主节点初始化完成后，就可以跑数据了。
- 这里的global_step的值，是可以所有计算节点共享的，在执行optimizer的minimize的时候，会自动+1， 虽有可以通过这个可以知道所有的计算节点一共计算了多少步了。
完整代码
#!/usr/bin/env python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Flags for defining the tf.train.ClusterSpec
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")
# Flags for defining the tf.train.Server
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")
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
def main(_):
ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")
worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split(",")
# Create a cluster from the parameter server and worker hosts.
cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts, "worker": worker_hosts})
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
elif FLAGS.job_name == "worker":
train_X = np.linspace(-1.0, 1.0, 100)
train_Y = 2.0 * train_X + np.random.randn(*train_X.shape) * 0.33 + 10.0
X = tf.placeholder("float")
Y = tf.placeholder("float")
# Assigns ops to the local worker by default.
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % FLAGS.task_index,
cluster=cluster)):
w = tf.Variable(0.0, name="weight")
b = tf.Variable(0.0, name="bias")
loss = tf.square(Y - tf.mul(X, w) - b)
global_step = tf.Variable(0)
train_op = tf.train.AdagradOptimizer(0.01).minimize(
loss, global_step=global_step)
saver = tf.train.Saver()
summary_op = tf.summary.merge_all()
init_op = tf.global_variables_initializer()
# Create a "supervisor", which oversees the training process.
sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(FLAGS.task_index == 0),
logdir="/tmp/train_logs",
init_op=init_op,
summary_op=summary_op,
saver=saver,
global_step=global_step,
save_model_secs=600)
# The supervisor takes care of session initialization, restoring from
# a checkpoint, and closing when done or an error occurs.
with sv.managed_session(server.target) as sess:
# Loop until the supervisor shuts down or 1000000 steps have completed.
step = 0
while not sv.should_stop() and step < 1000000:
# Run a training step asynchronously.
# See `tf.train.SyncReplicasOptimizer` for additional details on how to
# perform *synchronous* training.
for (x, y) in zip(train_X, train_Y):
_, step = sess.run([train_op, global_step],
feed_dict={X: x,
Y: y})
loss_value = sess.run(loss, feed_dict={X: x, Y: y})
print("Step: {}, loss: {}".format(step, loss_value))
# Ask for all the services to stop.
sv.stop()
if __name__ == "__main__":
tf.app.run()
本文参考：
白话tensorflow分布式部署和开发
