简介
TensorFlow从0.8版本开始，支持分布式集群，并且自带了local server方便测试。
Local server和分布式服务的接口一样，我们将从local server入手，详细解读分布式机器学习集群的用法。
Local server的最简单用法
TensorFlow官方文档提供了local server的最简单用法，安装TensorFlow后直接在交互式Python终端中执行即可。
注意这里server和client启动在同一个进程了，为什么这么说呢？我们都了解TensorFlow客户端可以用Python或C++编写，本质上就是构建一个可执行的Graph，而Graph需要在Session中执行，因此代码中只要包含Session()的就是客户端，这时通过server.target选择本地刚创建的server来执行op。大家可能会好奇server.target是什么，我们在终端可以输出是'grpc://localhost:38612'，一个字符串表示服务端的ip和端口，同时也确认它的协议是Google开源的gRPC。
如果你愿意搭建环境测试，只要一行命令即可docker run -it tobegit3hub/ml-dev bash，其中ml-dev是我开发的机器学习镜像包含大量工具库，当然你也可以使用官方的tensorflow/tensorflow镜像。
启动local server服务
前面提到local server和client在同一个进程，输出结果后服务端和客户端都退出了，实际上服务端应该以daemon的形式提供服务，local server也可以的。
我们编写local_server.py文件，注意这里调用join()是为了避免进程退出，同样会暴露一个grpc的端口。
启动客户端服务
启动local server后，我们可以在本地起一个客户端来调用，注意这里local server的地址是
注意要启动客户端，我们需要开另一个终端进入local server的容器，例如“docker exec -it 100cd4fb5bca bash”。
我们看到constant的字符串已经正常输出，有人发现这与单机版的TensorFlow例子很像，实际上Session的参数不同，并且这个op是在local server进程中执行并返回的，如果使用错误端口就会报RPC请求连接错误。
最后总结
我们总结一下，TensorFlow的local server实现了与分布式server一样的接口，通过了解local server的使用和实现我们就更容易理解分布式TensorFlow的使用了。其中server对象有比较重要的概念就是server.targe，客户端通过targe找到对应的集群，还有两个函数分别是server.start()和server.join()，就是启动服务和避免进程退出的。
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