Distributed tensorflow实现原理

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分布式tensorflow：

本文档将展示如何创建一个tensorflow服务的集群，如何在不同的集群之间分布式部署计算图。

你好，分布式tensorflow！

首先，简单实践一个简单的tensorflow集群的例子：

# Start a TensorFlow server as asingle-process "cluster".
$ python
>>> import tensorflowas tf
>>> c = tf.constant("Hello, distributed TensorFlow!")
>>> server = tf.train.Server.create_local_server()
>>> sess = tf.Session(server.target) # Create a session on the server.
>>> sess.run(c)
'Hello, distributed TensorFlow!'

tf.train.Server.create_local_server()方法创建了一个单进程的集群，包含一个正在执行的服务。

创建一个集群：

一个tensorflow集群cluster是一个任务tasks的集合，其中，每一个任务会参与一个tensorflow图的分布式执行。每一个任务与一个tensorflow服务server相关，每一个服务包含一个master：用于创建sessions，一个worker：用于执行图中的操作。一个集群也可以被分解为一个或者多个工作jobs，每个jobs包含一个或多个任务tasks。

为创建一个集群，需要为集群中的每个tasks创建一个tensorflow server。不同的tasks可以运行在不同的机器上，也可以运行在同一台机器上（比如，指出具体使用的gpu设备）。每一个task都做如下操作：

1、         创建一个tf.train.ClusterSpec，用以描述一个集群中的所有tasks（任务）。对于每一个task，这应该都一样。

2、         创建tf.train.Server，传递tf.train.ClusterSpec给构造函数，并通过job name和task index（工作名和任务id）来区分本地不同的任务。

创建一个tf.train.ClusterSpec去描述集群：

集群配置信息词典（cluster specificationdictionary）会把job name（工作名）映射到网络地址列表，把这个词典传递给tf.train.ClusterSpec的构造函数，比如说：

在每一个task创建一个tf.train.Server实例：

一个tf.train.Server对象包括一个本地设备的集合，并在它的tf.train.ClusterSpec里面保存了与其他所有任务连接关系的集合；有助于tf.Session使用这些信息去执行一个分布式计算。每一个server是一个有具体名字的job，并在job内部有一个task id。一个server也可以与集群中的其他server通信。

比如说，在localhost:2222和localhost:2223执行一个包含两个server的cluster，在本地机器上运行下面两个不同的进程：

# In task 0:cluster = tf.train.ClusterSpec({"local":["localhost:2222","localhost:2223"]})server = tf.train.Server(cluster, job_name="local", task_index=0)

# In task 1:cluster = tf.train.ClusterSpec({"local":["localhost:2222","localhost:2223"]})server = tf.train.Server(cluster, job_name="local", task_index=1)

注意：手动指定集群配置信息非常麻烦，特别是对大集群。我么正在开发工具用于通过编程部署任务，比如：使用集群管理工具Kubernetes。

在模型中指定具体的分布式设备：

使用tf.device函数，可以把ops操作指定到一个特定的进程中，比如说：

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.example.com:2222")as sess:  for _ in range(10000):    sess.run(train_op)

在上面的例子中，变量在两个ps job的tasks中被创建，模型中计算密集的部分在worker job中创建。Tensorflow会插入合适的数据，这些数据会在不同的job间传递（比如，前向传递时，从ps到worker；运用梯度时，从worker到ps）

重复性训练：

数据并行化（data parallelism）是一种常见的训练模式，一个worker job里面多个任务（tasks），每个task对根据不同的mini_batch数据建模，更新共享的参数，这些参数由一个或者多个tasks共享，且存在于一个ps job里面。所有任务运行在不同的机器上。有很多种方式在tensorflow中展开这种结构，我们正在搭建库用以简化执行重复模型的工作。可选的途径包括：

1、           图内复制（In-graph replication）。在这种方式中，客户端建立一个单一的tf.Graph，它包含一个参数集合（比如，tf.Variable被指定到/job:ps），和多个模型中计算密集部分的副本，每一个都被指定到/job:worker里的不同task。

2、           图间复制（Between-graphreplication）。在这种方式中，对/job:worker里的每一个task有独立的client（客户端），特别是同一个进程。对每一个客户端建立相同的图，包括图的参数（在使用tf.train.replica_device_setter把这些参数确定性的映射到不同任务tasks中之前，先把参数指定到/job:ps），模型计算密集部分的一个副本，指定到一个处于/job:worker中本地task中。

3、           异步训练（Asynchronous training）。这种方式中，图的每一个副本拥有各自独立的训练loop，不需要执行一致性。对于以上两种复制方式都适用。

4、           同步训练（Synchronous training）。这种方式中，所有的副本读取相同的当前参数值，并行计算梯度，然后一起应用。适用于In-graphreplication（比如：CIFAR-10 multi-GPUtrainer的梯度平均）和Between-graphreplication（比如：使用tf.train.SyncReplicasOptimizer）

整合到一起：训练程序例子：

下面代码给出了一个分布式训练的框架，实现了between-graphreplication 和 asynchronoustraining。包括了参数服务器和worker tasks的代码：

import argparseimport sysimport tensorflow as tfFLAGS = Nonedef main(_):  ps_hosts = FLAGS.ps_hosts.split(",")  worker_hosts = FLAGS.worker_hosts.split(",")  # Create a cluster from the parameter server and worker hosts.  cluster = tf.train.ClusterSpec({"ps": ps_hosts,"worker": worker_hosts})  # Create and start a server for the local task.  server = tf.train.Server(cluster,                           job_name=FLAGS.job_name,                           task_index=FLAGS.task_index)  if FLAGS.job_name =="ps":    server.join()  elif FLAGS.job_name =="worker":    # Assigns ops to the local worker by default.    with tf.device(tf.train.replica_device_setter(        worker_device="/job:worker/task:%d"% FLAGS.task_index,        cluster=cluster)):      # Build model...      loss = ...      global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()      train_op = tf.train.AdagradOptimizer(0.01).minimize(          loss, global_step=global_step)    # The StopAtStepHook handles stopping after running given steps.    hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=1000000)]    # The MonitoredTrainingSession takes care of session initialization,    # restoring from a checkpoint, saving to a checkpoint, and closing when done    # or an error occurs.    with tf.train.MonitoredTrainingSession(master=server.target,                                           is_chief=(FLAGS.task_index == 0),                                           checkpoint_dir="/tmp/train_logs",                                           hooks=hooks) as mon_sess:      whilenot mon_sess.should_stop():        # Run a training step asynchronously.        # See `tf.train.SyncReplicasOptimizer` for additional details on how to        # perform *synchronous* training.        # mon_sess.run handles AbortedError in case of preempted PS.        mon_sess.run(train_op)if __name__ =="__main__":  parser = argparse.ArgumentParser()  parser.register("type","bool",lambda v: v.lower()=="true")  # Flags for defining the tf.train.ClusterSpec  parser.add_argument(      "--ps_hosts",      type=str,      default="",      help="Comma-separated list of hostname:port pairs"  )  parser.add_argument(      "--worker_hosts",      type=str,      default="",      help="Comma-separated list of hostname:port pairs"  )  parser.add_argument(      "--job_name",      type=str,      default="",      help="One of 'ps', 'worker'"  )  # Flags for defining the tf.train.Server  parser.add_argument(      "--task_index",      type=int,      default=0,      help="Index of task within the job"  )  FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()  tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]]+ unparsed)

通过一个名为trainer.py的脚本来启动一个包含两个ps（parameter server）和两个wotker的trainer：

# On ps0.example.com:$ python trainer.py \     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222\     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222\     --job_name=ps --task_index=0# On ps1.example.com:$ python trainer.py \     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222\     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222\     --job_name=ps --task_index=1# On worker0.example.com:$ python trainer.py \     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222\     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222\     --job_name=worker --task_index=0# On worker1.example.com:$ python trainer.py \     --ps_hosts=ps0.example.com:2222,ps1.example.com:2222\     --worker_hosts=worker0.example.com:2222,worker1.example.com:2222\     --job_name=worker --task_index=1

参考文献：

https://www.tensorflow.org/deploy/distributed