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TFLearn本身并不直接支持分布式訓(xùn)練。要實現(xiàn)分布式訓(xùn)練，可以考慮使用TensorFlow的Estimator API或使用TensorFlow的分布式訓(xùn)練框架。Estimator API提供了高級的接口，可以方便地實現(xiàn)分布式訓(xùn)練。另外，TensorFlow的分布式訓(xùn)練框架可以幫助用戶在多臺機(jī)器上訓(xùn)練模型。
在使用Estimator API進(jìn)行分布式訓(xùn)練時，可以通過tf.estimator.train_and_evaluate()函數(shù)來同時進(jìn)行訓(xùn)練和評估。該函數(shù)會自動將訓(xùn)練任務(wù)分發(fā)到不同的機(jī)器上，實現(xiàn)分布式訓(xùn)練。
如果使用TensorFlow的分布式訓(xùn)練框架，需要在每臺機(jī)器上運(yùn)行一個TensorFlow的分布式訓(xùn)練任務(wù)，并通過tf.train.ClusterSpec()來指定每臺機(jī)器的地址和端口。然后使用tf.train.Server()來創(chuàng)建每臺機(jī)器上的服務(wù)器。
總的來說，雖然TFLearn本身并不直接支持分布式訓(xùn)練，但可以通過結(jié)合使用TensorFlow的Estimator API或分布式訓(xùn)練框架來實現(xiàn)分布式訓(xùn)練。
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