我正在阅读张量流代码，并遇到了这个答案tensorflow-using-parameter-servers-in-distributed-training
非常想知道细节吗？
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这里有一些关于如何在https://www.tensorflow.org/deploy/distributed设置和使用分布式模型的详细信息。
除了ps节点没有超出server.join()的代码之外，工作人员和“参数服务器”之间几乎没有区别，这允许其他节点在其上放置操作。在上述文档的示例中，在worker上运行的代码在ps设备上建立变量，使用它们计算模型，并将它们优化为本地资源 - 使用基本相同的with机制好像有人将操作分配给gpu或cpu。
您是否有兴趣了解更具体的内容？