数据下载

wget --no-check-certificate https://paddlerec.bj.bcebos.com/benchmark/tf_criteo.tar.gz

运行环境

• 使用Tensorflow官方1.12-CPU-Docker
• 在每台机器上配置分布式训练环境变量

环境变量	说明	示例
PADDLE_PSERVERS_IP_PORT_LIST	PSERVER的IP:PORT列表	"127.0.0.1:67001,127.0.0.1:67002"
PADDLE_WORKERS_IP_PORT_LIST	WORKER的IP:PORT列表	"127.0.0.1:67001,127.0.0.1:67002"
PADDLE_TRAINERS_NUM	当前TRAINER的个数	"32"
TRAINING_ROLE	目前两种角色 "TRAINER", "PSERVER"	"PSERVER"
PADDLE_TRAINER_ID	每个TRAINER的id	12
PADDLE_PORT	每个PSERVER服务的端口	67001
POD_IP	每个PSERVER服务的IP	"127.0.0.1"

运行命令：

python wide_deep_distribute.py --sync_mode=False --is_local=False