LeinaoPAI支持分布式训练任务，每个container对外通信端口为3个，在container内部映射为10001,10002,10003，container外访问需要使用外部端口号。外部端口号随机分配，可查看环境变量PAI_PORT_LIST_{taskRole.name}_{taskIndex}。
分布式tensorflow代码示例mnist_replica.py
编写任务提交脚本
{
"jobName": "tensorflow-distributed",
"image": "10.11.3.8:5000/pai-images/pai.run.deepo:v1.1",
"taskRoles": [
{
"name": "ps",
"taskNumber": 2,
"cpuNumber": 2,
"memoryMB": 8192,
"gpuNumber": 0,
"command": "python /gdata/tensorflow-distributed/code/mnist_replica.py --num_gpus=0 --batch_size=32 --data_dir=/gdata/tensorflow-distributed/data --train_dir=/userhome/tensorflow-distributed/output --ps_hosts=$PAI_TASK_ROLE_ps_HOST_LIST --worker_hosts=$PAI_TASK_ROLE_worker_HOST_LIST --job_name=ps --task_index=$PAI_CURRENT_TASK_ROLE_CURRENT_TASK_INDEX"
},
{
"name": "worker",
"taskNumber": 2,
"cpuNumber": 2,
"memoryMB": 16384,
"gpuNumber": 2,
"command": "python /gdata/tensorflow-distributed/code/mnist_replica.py --num_gpus=2 --batch_size=32 --data_dir=/gdata/tensorflow-distributed/data --train_dir=/userhome/tensorflow-distributed/output --ps_hosts=$PAI_TASK_ROLE_ps_HOST_LIST --worker_hosts=$PAI_TASK_ROLE_worker_HOST_LIST --job_name=worker --task_index=$PAI_CURRENT_TASK_ROLE_CURRENT_TASK_INDEX"
}
],
"killAllOnCompletedTaskNumber": 2, (**该参数请保持与worker的taskNumber一致**)
"retryCount": 0
}可能用到的环境变量含义
| 环境变量 | 意义 |
|---|---|
| PAI_CURRENT_TASK_ROLE_NAME | 任务的taskRole.name |
| PAI_CURRENT_TASK_ROLE_TASK_COUNT | 任务的taskRole.taskNumber |
| PAI_TASK_ROLE_ps_HOST_LIST | taskRole.name是ps主机：IP列表 |
| PAI_TASK_ROLE_worker_HOST_LIST | taskRole.name是worker主机：IP列表 |
| PAI_PORT_LIST_ps_0 | taskRole.name是ps的0号任务的IP及端口格式为ip,port1,port2,port3 |
| PAI_PORT_LIST_worker_0 | taskRole.name是worker的0号任务的IP及端口格式为ip,port1,port2,port3 |
| PAI_CURRENT_CONTAINER_IP | 当前容器的IP地址 |
| PAI_CURRENT_TASK_ROLE_NAME | 当前容器的角色名称 |
| PAI_TASK_INDEX | 当前容器的角色任务编号 |
| PAI_PORT_MAP_10001 | 容器内部映射端口10001 |
| PAI_PORT_MAP_10002 | 容器内部映射端口10002 |
| PAI_PORT_MAP_10003 | 容器内部映射端口10003 |
更多环境变量信息请参考任务日志，进入任务列表-->点击具体任务-->点击 Go to Tracking Page
任务提交方式请查看这里
查看代码结果及模型，在类脑测试平台提交测试任务，登录分配的container后，查看/userhome/tensorflow-distributed/output，具体方式请参考这里