【发布时间】：2015-12-23 15:38:24
【问题描述】：
谁能提供有关如何设置 tensorflow 以在网络中的多个 CPU 上工作的指导？到目前为止，我发现的所有示例最多只使用一个本地盒子和多 GPU。我发现我可以在 session_opts 中传递一个目标列表，但我不确定如何在每个盒子上设置 tensorflow 来监听网络节点/任务。任何示例将不胜感激！
【问题讨论】：
标签： c++ tensorflow
【发布时间】：2015-12-23 15:38:24
【问题描述】：
TensorFlow 的开源版本（目前为 0.6.0）仅支持单进程执行：特别是，tensorflow::SessionOptions 中唯一有效的目标是空字符串，表示“当前进程”。
TensorFlow whitepaper 描述了我们在 Google 内部使用的分布式实现的结构（参见图 3）。基本思想是可以使用 RPC 到一个 master 来实现 Session 接口； master 可以在多个worker 进程中的一组设备上划分计算，这些进程也使用 RPC 进行通信。唉，当前版本在很大程度上依赖于 Google 内部技术（如Borg），因此还有很多工作要让它为外部使用做好准备。我们目前正在努力，您可以关注this GitHub issue 的进展。
2016 年 2 月 26 日编辑：今天我们在 GitHub 上发布了 initial version of the distributed runtime。它支持多台机器和多个 GPU。
【讨论】：