我是分布式tensorflow的新手，我正在尝试实现一种异步算法，其中每个工作人员都有自己的权重，但可以全局访问其他工作人员的权重。目的是在每个训练步骤中，工作人员可以选择继续训练其当前的权重，或继承另一个工人的权重。
我在互联网上搜索了许多关于数据并行性的例子，其中每个设备都具有相同的模型/图形，但似乎在所有情况下权重都是共享的，这不是我想要的。
所以我的问题是，我如何在每个设备上设置相同的图形，但保持可训练的权重是独立的？如何创建一个全局变量，所有工作人员都可以有效地转储或检索权重？我假设必须在参数服务器上设置它。
感谢。