TensorFlow 集群配置用于定义分布式训练环境中的工作节点结构，核心概念包含以下内容：

📌 基本组成

  • Worker节点：执行计算任务的核心单元
  • Parameter Server节点：负责存储和更新模型参数
  • Chief Worker：集群主节点，通常承担额外的职责（如日志收集）
  • Evaluator：用于模型评估的专用节点（可选）

🛠 配置方法

  1. 定义 cluster_spec 字典结构 
    cluster_spec = {
    "worker": ["worker0:2222", "worker1:2222"],
    "ps": ["ps0:2222", "ps1:2222"]
}
  2. 指定 task_type 和 task_index 
    strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy(
    experimental_local_results=True,
    experimental_num_packs=1,
    cluster_resolver=cluster_resolver
)

🌐 相关扩展

如需深入了解分布式训练机制，可参考：
分布式训练原理详解
或查看集群配置最佳实践：
集群配置优化指南

TensorFlow_Cluster