2020-07-11
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Tensorflow介绍（三）
分布执行
Tensorflow允许用户使用并行计算设备更快地执行操作。计算的节点或操作自动调度进行并行计算。这一切都发生在内部，例如在上图中，可以在CPU上调度操作c，在GPU上调度操作d。下图展示了两种分布式执行的过程：
第一种是单个系统分布式执行，其中单个Tensorflow会话（将在稍后解释）创建单个worker，并且该worker负责在各设备上调度任务。在第二种系统下，有多个worker，他们可以在同一台机器上或不同的机器上，每个worker都在自己的上下文中运行。在上图中，worker进程1运行在独立的机器上，并调度所有可用设备进行计算。
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