本文详述了如何在Linux环境中配置和部署分布式TensorFlow，包括参数服务器和工作节点的角色，以及如何创建和启动服务器。通过示例代码，展示了集群规范的定义，以及在不同节点上启动TensorFlow服务器的命令，帮助提升模型训练效率。
TensorFlow 是一个流行的机器学习框架，它支持分布式计算，可以在多台机器上同时运行和训练模型。在本文中，我们将介绍如何在 Linux 环境下进行 TensorFlow 的分布式部署，并提供相应的源代码示例。
在分布式 TensorFlow 中，通常有一个参数服务器（Parameter Server）和多个工作节点（Worker Node）。参数服务器负责存储和更新模型参数，而工作节点则负责计算和训练模型。下面是一个简单的分布式 TensorFlow 示例，其中包括一个参数服务器和两个工作节点：
import tensorflow as tf
cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({
"ps"
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