Tensorflow分布式MirroredStrategy简介

       最近由于一直在使用tensorflow多卡训练，遇到一些问题，于是查看了一些关于estimator关于多卡分布式策略的代码，主要了解了关于MirroredStrategy的相关内容。tf.estimator.Estimator初始化时可以在config中train_distribute设置相应的分布式策略，今天主要记录train_distributtf.contrib.distribute.MirroredStrategy(num_gpus=num_gpus)镜像策略。Estimator中分布式训练由_train_model_distributed(self, input_fn, hooks, saving_listeners)函数执行。

       MirroredStrategy主要位于mirrored_strategy文件中，mirrorstrategy对于变量的处理详见create_variable函数中。对于第一个设备，采用原来的名字。对于大于0的设备，在原来变量名后加上/replica_加上设备号，以区别原始变量，并将原来的变量值复制给这些对应的复制变量。

       对于输入数据集，主要通过调用distribute_dataset实现，每个设备各自取一份数据，所以是数据并行。

       调用model_fn时，主要通过mirroredstrategy中的_call_for_each_tower实现。每个设备各起一个线程，并行执行model_fn，直至所有model_fn都完成。

       最终将每个model_fn得到的loss合并并求平均值，然后分发到每个训练操作中，进行对应卡的变量的梯度更新。