在CentOs操作系统下搭建tensorflow分布式训练（菜鸟入门）
一、在windows系统下装centos系统（我用的是虚拟机，不是双系统）
配置：我用的电脑是台式i5处理器，4g内存，就这样开一个centos虚拟机就直接跑到76%的内存了，如果对内存有必要的话还是可以考虑一下做一个双系统（我没试过，大家可以试试）
a、装机过程很费劲，反正好多坑，如果没人带的话要走好多弯路，不过这能大幅度提高你的抗击打能力（被挫折打击的。。。）。
b、装机的话不是要选择centos系统的镜像文件吗？如果想要界面的话（就是有图标的界面），不要选择mini版，mini版是不带界面的。
c、进行centos系统安装的时候尽量找一个博客学着装，这样能少走挺多弯路的（这个网上有好多教程可以参考着看），记住如果要装带界面的centos系统时，安装的时候会有提示的，别粗心大意地忘了选，结果装的是不带界面的。安装所选的语言尽量选中文，如果你是以后做项目的话那还是选英文吧。还要记得选择网络连接，centos系统安装的时候默认是不联网的哦！！
d、系统装好了别高兴太早，你要走的坑才刚刚开始。有好多东西你要知道（因为之前是在windows系统），现在换了一个环境你肯定好多不熟悉，好多知识你要知道。首先就是linux的一些基本指令（注意有些centos指令和ubantu是不同的），cd、ls、su root、vi、等指令。还有基本的centos文件系统，它不像windows系统，可以直接在 我的电脑、c盘等地方看到有什么文件。centos有两套文件系统（我这么认为的），一套是在桌面下，通过鼠标点击进入各种文件等（HOME路径），你可以很方便的通过复制黏贴等操作转移文件。另一套是在命令行下，/usr/lib 等这样的路径，与windows系统不同的是，当我们下载某些软件的时候我们会选择文件的下载路径和安装路径，而centos的某些软件则不会询问你它安装到哪（也就是说，它有固定的安装地点还不能变），这有的时候就很烦（因为找不到）。所以你要知道一些查找所安装的软件的命令，才能知道软件在哪。
e、熟悉了centos系统的话（我估计你得安装个好几次，因为可能会出好多问题，不过不要灰心，成功就是各种失败堆积起来的），现在我们来看看怎么装tensorflow
二、在centos系统下安装tensorflow
a、https://www.cnblogs.com/yangykaifa/p/7346782.html（可以参考一下这个人的博客）
记住，centos7是自带python2.7的，所以不用下载安装，如果你需要使用python3，则等你用的时候再下载。
安装步骤
1、安装pip（这些是tensorflow的依赖包，需要先下载）
yum update -y && yum install -y python python-devel epel-release.noarch python-pip
2、上图显示pip没有成功安装，接下来採用以下的方法：
yum -y install python-pip
记住，上面三个文件缺一不可，都要用的上的，如果提示pip要更新的话，就按照提示更新即可。
3、完毕后记得清除缓存：yum clean all
4、安装tensorflow
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # for Python 2.*这里你可能会问，为什么tensorflow还分GPU，和CPU版呢？我只能说硬件的好坏直接影响你神经网络跑的速度，如果是在自己电脑上就用CPU版的，如果是在集群上装，则一般是GPU版的。安装GPU版的会有些麻烦。
5、安装完如果出现successfull的字样说明你安装成功了，祝贺你！！！
6、验证一下吧这个网上有好多验证代码，随便试一下就行
（注意，如果你现在不是在上面这个路径下，import tensorflow会出问题，换句话说你所在的路径对import tensorflow来说很重要），如果不是这个路径则 cd 后面什么也不加 ，就能进入这个目录，之后就能导入了。
三、安装python编辑器 IDLE
a、为什么要装IDE呢？我们在前面验证tensorflow的时候直接在python命令下写代码不是挺好的吗？错了，我们往往要在网上直接粘某些代码，这个时候我们发现直接粘的代码没法再命令行里执行，直接新建一个.py文件然后写入粘贴的代码也不是不行，但还是麻烦，那我们就用一个小小的IDE（这个就是python IDLE）。其实这个软件当你用的时候发现很简陋，挺丑的,不过这个软件不怎么耗空间，如果你以后要开发大型的系统，这个软件是不适用的，现在先凑合着用。
b、安装IDLE
你会发现这不是安装一个python工具包吗？没错，这个是自带的，所以简陋就不奇怪喽
安装完之后，直接在命令行输入idle（记住小写）就能出现界面
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
挺垃圾的是吧，不过基本的功能都在，现在你就可以粘贴代码来执行了。写好代码之后，会出现run按钮，点击run，run module即可运行
四、开始写代码，搞分布式训练
a、这里我们必须要了解什么是分布式训练，简单来说，就是好几台电脑一起来工作，其中一些负责运算称为worker，一些负责参数传递称为ps，这些家伙合在称为一个cluster，一起完成一整套训练工作。
b、搞分布式之前最好了解一下tensorflow，这个可以去官网看，我在官网没看到分布式的内容，有点遗憾。可以搜一搜tensorflow分布式搭建，详细了解一些专业术语，对你搭建系统有帮助。
c、开始搭建一个分布式系统。（这里我会写的详细一点）
https://blog.****.net/u010159842/article/details/58605865（参考这个人的博客）
1、新建三个.py文件分别写入代码
第一个命名为worker1.py,代码如下
import tensorflow as tf
worker1 = "192.168.157.130:2222"
worker2 = "192.168.157.130:2223"
worker_hosts = [worker1, worker2]
cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({ "worker": worker_hosts})
server = tf.train.Server(cluster_spec, job_name="worker", task_index=0)
server.join()
第二个命名为worker2.py，代码如下
import tensorflow as tf
worker1 = "192.168.157.130:2222"
worker2 = "192.168.157.130:2223"
worker_hosts = [worker1, worker2]
cluster_spec = tf.train.ClusterSpec({ "worker": worker_hosts})
server = tf.train.Server(cluster_spec, job_name="worker", task_index=1)
server.join()
第三个命名为client.py，代码如下
import tensorflow as tf
import numpy as np
train_x = np.linspace(-1,1,101)
train_y = 2*train_x + np.random.randn(*train_x.shape)*0.33+10
x = tf.placeholder("float")
y = tf.placeholder("float")
w = tf.Variable(0.0,name="weight")
b = tf.Variable(0.0,name="reminder")
init_op = tf.global_variables_initializer()
cost_op = tf.square(y-tf.multiply(x,w)-b)
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cost_op)
with tf.Session("grpc://localhost:2222") as sess:
with tf.device("/job:worker/task:0"):
sess.run(init_op)
for i in range(10):
for (c,d) in zip(train_x,train_y):
sess.run(train_op,feed_dict={x:c,y:d})
print(sess.run(w))
print(sess.run(b))
2、（关键）打开三个终端（terminal），打开三个idle，打开三个.py文件，运行三个.py文件
a、打开一个终端，输入idle
b、在idle中点击file，点击open，找到自己的worker1.py文件，打开
c、点击run，run module，运行文件，
再terminal中显示这样一句话。
d、再开启一个terminal（重要）
在上一个terminal中点击 文件，点击 打开终端，输入idle（可能要切换到root下），点击file，open，打开worker2.py，运行。
显示这样一句话。
e、最后同理，运行client.py文件
在第三个idle中显示这样两个数字，则说明分布式演示成功。
五、思考与回顾
a、现在我们是在一台电脑上模拟分布式系统，我还没在两台电脑上模拟分布式呢，明天再说吧，今天就是把最近工作总结一下。
b、在两台上模拟的话就是把文件分别写在不同的电脑上，并把文件中的ip地址改一下，不过不知道还会不会出现新的问题（我想肯定会出现的！！！）
c、最后谢谢大家的观看。
d、有关tensorflow分布式的方法，我怎么在官网没看到呢？希望知道的跟我说一下，感激不尽！！！