tensorflow-内核-分布式机制原理剖析

在探讨tensorflow分布式机制的之前，我们先要了解一下分布式机器学习平台的简单作用。 分布式机器学习的目标是将具有庞大数据和计算量的任务分布式地部署到多台机器上，以提高数据计算的速度和可扩展性，减少任务的耗时。 接下来，我们需要探讨一下数据流模型。 早在2005年，Apache就实现了Hadoop分布式系统的基础架构，其核心设计———HDFS分布式文件系统为海量数据提供了存储空间，而 Map

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