tensorflow的Parameter server架构（PS架构），集群中的节点被分为两类：参数服务器（parameter server）和工作服务器（worker）。其中参数服务器存放模型的参数，而工作服务器负责计算参数的梯度。在每个迭代过程，工作服务器从参数服务器中获得参数，然后将计算的梯度返回给参数服务器，参数服务器聚合从工作服务器传回的梯度，然后更新参数，并将新的参数广播给工作服务器。下面给一个简单的例子来说明，在一台机器上构建ps和worker（ip地址相同，端口号不同即可实现，和两台机器实际上是一样的），ps端和worker端代码如下：

ps:

#coding=utf-8
#上面是因为worker计算内容各不相同，不过再深度学习中，一般每个worker的计算内容是一样的，
# 以为都是计算神经网络的每个batch 前向传导，所以一般代码是重用的
#coding=utf-8
#多台机器，每台机器有一个显卡、或者多个显卡，这种训练叫做分布式训练
from time import sleep
import tensorflow.compat.v1 as tf
#现在假设我们有A、B、C、D四台机器，首先需要在各台机器上写一份代码，并跑起来，各机器上的代码内容大部分相同
# ，除了开始定义的时候，需要各自指定该台机器的task之外。以机器A为例子，A机器上的代码如下：
cluster=tf.train.ClusterSpec({
    "worker": [
    "127.0.0.1:1234",#格式 IP地址：端口号，第一台机器A的IP地址 ,在代码中需要用这台机器计算的时候，就要定义：/job:worker/task:0
    ],
    "ps": [
    "127.0.0.1:2223"#第四台机器的IP地址 对应到代码块：/job:ps/task:0
    ]})
#不同的机器，下面这一行代码各不相同，server可以根据job_name、task_index两个参数，查找到集群cluster中对应的机器
isps=True
if isps:
    server=tf.train.Server(cluster,job_name='ps',task_index=0)#找到‘worker’名字下的，task0，也就是机器A
    server.join()
else:
    server=tf.train.Server(cluster,job_name='worker',task_index=0)#找到‘worker’名字下的，task0，也就是机器A
    with tf.device(tf.train.replica_device_setter(worker_device='/job:worker/task:0',cluster=cluster)):
        w=tf.get_variable('w',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(2))
        b=tf.get_variable('b',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(5))
        addwb=w+b
        mutwb=w*b
        divwb=w/b
saver = tf.train.Saver()
summary_op = tf.merge_all_summaries()
init_op = tf.initialize_all_variables()
sv = tf.train.Supervisor(init_op=init_op, summary_op=summary_op, saver=saver)
with sv.managed_session(server.target) as sess:
    while 1:
        print(sess.run([addwb,mutwb,divwb]))

worker:

#coding=utf-8
#上面是因为worker计算内容各不相同，不过再深度学习中，一般每个worker的计算内容是一样的，
# 以为都是计算神经网络的每个batch 前向传导，所以一般代码是重用的
from time import sleep
import tensorflow.compat.v1 as tf
#现在假设我们有A、B台机器，首先需要在各台机器上写一份代码，并跑起来，各机器上的代码内容大部分相同
# ，除了开始定义的时候，需要各自指定该台机器的task之外。以机器A为例子，A机器上的代码如下：
cluster=tf.train.ClusterSpec({
    "worker": [
        "127.0.0.1:1234",#格式 IP地址：端口号，第一台机器A的IP地址 ,在代码中需要用这台机器计算的时候，就要定义：/job:worker/task:0
    ],
    "ps": [
        "127.0.0.1:2223"#第四台机器的IP地址 对应到代码块：/job:ps/task:0
    ]})
 
#不同的机器，下面这一行代码各不相同，server可以根据job_name、task_index两个参数，查找到集群cluster中对应的机器
 
isps=False
if isps:
	server=tf.train.Server(cluster,job_name='ps',task_index=0)#找到‘worker’名字下的，task0，也就是机器A
	server.join()
else:
	server=tf.train.Server(cluster,job_name='worker',task_index=0)#找到‘worker’名字下的，task0，也就是机器A
	with tf.device(tf.train.replica_device_setter(worker_device='/job:worker/task:0',cluster=cluster)):
		w=tf.get_variable('w',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(2))
		b=tf.get_variable('b',(2,2),tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(5))
		addwb=w+b
		mutwb=w*b
		divwb=w/b
 
saver = tf.train.Saver()
summary_op = tf.summary.merge_all()
init_op = tf.initialize_all_variables()
sv = tf.train.Supervisor(logdir="./simple_log", init_op=init_op, summary_op=summary_op, saver=saver)
# Supervisor会自动判断在logdir模型是否存在，去找checkpoint，如果存在的话会自动读取模型，不用显示地调用restore。
with sv.managed_session(server.target) as sess:
    count = 0
    while 1:
        count = count + 1
        print(str(count) + "th compute result is :")
        print(sess.run([addwb,mutwb,divwb]))
        print("***********************************")
        sleep(1)
        if count >= 5:
            break

先执行ps，ps会在server.join()处等待worker传回参数，之后执行worker打印结果如下：

1th compute result is :
[array([[7., 7.],
       [7., 7.]], dtype=float32), array([[10., 10.],
       [10., 10.]], dtype=float32), array([[0.4, 0.4],
       [0.4, 0.4]], dtype=float32)]
***********************************
2th compute result is :
[array([[7., 7.],
       [7., 7.]], dtype=float32), array([[10., 10.],
       [10., 10.]], dtype=float32), array([[0.4, 0.4],
       [0.4, 0.4]], dtype=float32)]
***********************************
3th compute result is :
[array([[7., 7.],
       [7., 7.]], dtype=float32), array([[10., 10.],
       [10., 10.]], dtype=float32), array([[0.4, 0.4],
       [0.4, 0.4]], dtype=float32)]
***********************************
4th compute result is :
[array([[7., 7.],
       [7., 7.]], dtype=float32), array([[10., 10.],
       [10., 10.]], dtype=float32), array([[0.4, 0.4],
       [0.4, 0.4]], dtype=float32)]
***********************************
5th compute result is :
[array([[7., 7.],
       [7., 7.]], dtype=float32), array([[10., 10.],
       [10., 10.]], dtype=float32), array([[0.4, 0.4],
       [0.4, 0.4]], dtype=float32)]
***********************************