我应该如何使用Tensorflow进行分布式培训？

问题描述

我有2台计算机。如何对他们进行分布式培训，并使其收敛速度快2倍？我得到了"distributed example"，但是这个“示例”没有包含有关计算机设置的信息。我对setting TF_CONFIG有所了解，但还是很不清楚两台计算机应该做什么。我不能在两台计算机上运行相同的脚本。我希望一台计算机应该等待另一台计算机向它发送批处理，但是我看不到任何线索，如何为此做准备...

我在一台计算机（calculon）上书写

os.environ["TF_CONFIG"] = json.dumps({
    "cluster": {
        "worker": ["calculon:2222","lagrangian:2222"]
    },"task": {"type": "chief","index": 0}
})

和另一台计算机（lagrangian）

os.environ["TF_CONFIG"] = json.dumps({
    "cluster": {
        "worker": ["calculon:2222","task": {"type": "worker","index": 1}
})

是否应该在两台计算机上都打开端口2222？脚架将在哪一刻开始监听此端口？ "distributed example"中的哪一行开始收听？

解决方法

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