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Tensorflow 分布式原理理解

1. Tensorflow 实现原理

实现原理

TensorFlow有一个重要组件client，顾名思义，就是客户端，它通过Session的接口与master及多个worker相连。其中每一个worker可以与多个硬件设备（device）相连，比如CPU或GPU，并负责管理这些硬件。而master则负责指导所有worker按流程执行计算图。TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现，其中单机指client、master、worker全部在一台机器上的同一个进程中；分布式的版本允许client、master、worker在不同机器的不同进程中，同时由集群调度系统统一管理各项任务。


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