Estimator用の分散カスタムモデル機能

Question

tf.contrib.learn.Estimatorをカスタムモデル機能で使用して、分散トレーニングを実行するモデルを取得しようとしています。

Tensorflow documentationは、ジョブ（psおよび/またはworker）をtf.device関数を使用してモデルに手動で配置する必要があることを指定します。ただし、このドキュメントでは、クラスとモデル関数Estimatorを使用せずに、モデルを宣言する従来の方法を参照しています。

新しいEstimatorが「モデルの訓練と評価の複雑な分散論理のほとんどを処理する」と述べたinformationが見つかりました。これは、いろいろなworker/psジョブを手動でモデルに配置する必要があることを意味しますか？そうであれば、Tensorflowの文書のコードから（例えばtf.deviceを使用して）宣言する必要があります。

Answer 1

ビット周り掘削した後、私はthis code sampleを発見し、手動でモデル関数における種々tf.deviceを配置することなくEstimatorで作業分散TFを得ることができました。