基于TensorFlow的分布式机器学习框架，终于出来了！

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Distributed TensorFlow

本目录包括了运行时分布式TensorFlow的实现，其底层使用了gRPC 作为进程内通信的支持库。

Quick start

首先，需要构建一个TensorFlow的服务端可执行版本(grpc_tensorflow_server) 以及一个基于gRPC的客户端。目前只能基于源代码进行自构建, 但是会包含在未来发布的二进制版本中。可以使用如下命令进行构建:

# CPU-only build.
$ bazel build -c opt //tensorflow/core/distributed_runtime/rpc:grpc_tensorflow_server

# GPU build.
$ bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/core/distributed_runtime/rpc:grpc_tensorflow_server

如果是从最新的源代码创建的Python依赖包，它会自动包含一个基于gRPC的客户端。如果使用的是一个之前发布的二进制版本，需要根据这个安装说明来重新编译安装。在你成功地构建了分布式的TensorFlow组件之后，可以通过如下方式来启动服务器并且判断你的安装是否成功：

# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".
$ bazel-bin/tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/grpc_tensorflow_server \
    --cluster_spec='local|localhost:2222' --job_name=local --task_index=0 &

然后启动Python的交互器并且启动一个Session：

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> c = tf.constant("Hello, distributed TensorFlow!")
>>> sess = tf.Session("grpc://localhost:2222")
>>> sess.run(c)
'Hello, distributed TensorFlow!'

集群定义

命令行参数 grpc_tensorflow_server 定义了集群之间的关系. 参数 --cluster_spec 决定了集群中工作对象的多少, 譬如有一系列的 jobs, 而每个jobs又包含了多个task 终端。 所有集群中的处理过程都必须设置相同的 --cluster_spec参数， 例子如下:

--cluster_spec='...'	Available tasks
`local\	localhost:2222`	/job:local/task:0
`local\	localhost:2222;localhost:2223`	/job:local/task:0`/job:local/task:1`
`worker\	worker0:2222;worker1:2222;worker2:2222,``ps\	ps0:2222;ps1:2222`	/job:worker/task:0`/job:worker/task:1/job:worker/task:2/job:ps/task:0`/job:ps/task:1

还有 --job_name 与 --task_index 标志位指明了哪些任务会运行在当前处理过程上。 具体而言,
--job_name=local --task_index=0 意思就是该过程会被标志为
/job:local/task:0, 然后所有在该过程上的TensorFlow的设备都会使用这个前缀。

N.B.
手动来指明这些运行参数可能是非常冗长的，特别是对一个大型集群而言。我们正在研发可以程式化启动的工具，譬如使用一些类似于Kubernetes集群管理器。如果有啥集群管理工具你觉得挺好的希望加入进来，可以在GitHub issue上提出你的建议。

标注模型中的分布式设备

为了将某个操作放在某个特殊的处理过程上,在分布式环境下依然可以使用
tf.device()
函数，之前是用来指明是放在CPU还是GPU上的。譬如:

with tf.device("/job:ps/task:0"):
  weights_1 = tf.Variable(...)
  biases_1 = tf.Variable(...)
  
with tf.device("/job:ps/task:1"):
  weights_2 = tf.Variable(...)
  biases_2 = tf.Variable(...)
  
with tf.device("/job:worker/task:7"):
  input, labels = ...
  layer_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input, weights_1) + biases_1)
  logits = tf.nn.relu(tf.matmul(layer_1, weights_2) + biases_2)
  # ...
  train_op = ...

with tf.Session("grpc://worker7:2222") as sess:
  for _ in range(10000):
    sess.run(train_op)

在上面的例子中，Variables在job ps的两个task上被创建，然后计算密集型的部分创建在job work上。TensorFlow会自动地在不同的job之间传输数据。（从job到work是前向传递，而从worker到ps是梯度应用）。

Replicated Computation

一个常见的训练配置(数据并行训练)包含了job ps上共享参数以及job work上的多个任务来训练相同的模型。每个task一般会运行在不同的机器上。现在还是有很多办法可以在TensorFlow中来实现这一种结构的，我们未来也会提供更简单的实现方式，主要途径有：

• 构建单一的包含了一系列参数的图(in tf.Variable nodes pinned to /job:ps), 并且创建多个模型的副本来映射到/job:worker中的不同tasks。每个model的副本有一个不同的train_op，并且对于每个worker i而言一个或者多个的客户端线程可以调用sess.run(train_ops[i])。这种方法使用了单一的tf.Session，它的工作目标是集群中的某个workers。

• As above, but where the gradients from all workers are averaged. See the
  CIFAR-10 multi-GPU trainer

for an example of this form of replication. The implements synchronous training

• 另一种分布式训练器的方法使用多张图，一张图对应一个worker，并且每张图都包含了一系列的参数的集合(/job:ps)和一份模型的赋值。而容器的机制就是在不同的图之间共享变量：一旦某个变量构造完成，可选的container参数会由图中每份复制的相同值来决定。对于较大的模型而言，这种方法会更加有效，毕竟整个图更小了一点。
  这种方法使用多个tf.Session对象：每个worker过程都会包含一个，不过不同的Session会指向不同的目标worker。这个tf.Session对象即可以在单一的Python客户端中创建，也可以在多个客户端中创建。

术语

Client
一个典型的客户端一般会构建一个TensorFlow的图并且使用tensorflow::Session来完成与集群的交互。客户端一般会用Python或者C++编写，一般来说一个客户端可以同时与多个服务端进行交互（参考上文的重复训练），并且一个服务端也可以同时服务于多个客户端。

Cluster
一个TensorFlow集群会包含一个或者多个TensorFlow的服务端，被切分为一系列命名的job，而每个job又会负责一系列的tasks。一个集群一般会专注于一个相对高层的目标，譬如用多台机器并行地训练一个神经网络。

Job
一个job会包含一系列的致力于某个相同目标的task。譬如，一个叫ps（意思是参数服务）的job会用于处理存储于更新Variables相关的工作。而一个叫worker的job会用于承载那些用于计算密集型的无状态节点。一般来说一个job中的tasks会运行在不同的机器中。

Master service
Master Service是一个RPC服务用于与一系列远端的分布式设备进行交互。Master Service实现了tensorflow::Session 接口, 并且用来协调多个worker service。

Task
一个Task一般会关联到某个单一的TensorFlow服务端的处理过程，属于一个特定的job并且在该job的任务列表中有个唯一的索引。

TensorFlow server
用于运行grpc_tensorflow_server的处理过程，是一个集群中的一员，并且想外暴露了一个Master Service与一个Worker Service。

Worker service
一个执行部分TensorFlow图部分内容的RPC服务。