# TensorFlow 集群
TensorFlow（TF）集群是一種實現我們剛剛討論過的分布式策略的機制。在邏輯層面，TF 集群運行一個或多個作業，并且每個作業由一個或多個任務組成。因此，工作只是任務的邏輯分組。在進程級別，每個任務都作為 TF 服務器運行。在機器級別，每個物理機器或節點可以通過運行多個服務器（每個任務一個服務器）來運行多個任務。客戶端在不同的服務器上創建圖，并通過調用遠程會話在一臺服務器上開始執行圖。
作為示例，下圖描繪了連接到名為`m1`的兩個作業的兩個客戶端：
這兩個節點分別運行三個任務，作業`w1`分布在兩個節點上，而其他作業包含在節點中。
TF 服務器實現為兩個進程：主控制器和工作器。 主控制器與其他任務協調計算，工作器是實際運行計算的工作器。 在更高級別，您不必擔心 TF 服務器的內部。 出于我們的解釋和示例的目的，我們將僅涉及 TF 任務。
要以數據并行方式創建和訓練模型，請使用以下步驟：
1. 定義集群規范
2. 創建服務器以承載任務
3. 定義要分配給參數服務器任務的變量節點
4. 定義要在所有工作任務上復制的操作節點
1. 創建遠程會話
2. 在遠程會話中訓練模型
3. 使用該模型進行預測
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