使用 TensorFlowTrainingJob 进行参数服务器训练

本教程演示如何使用 TensorFlowTrainingJob 对 Keras 模型进行参数服务器（parameter server）训练（采用 tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy 分布式策略）。

运行示例

请按照使用方法准备环境，然后前往本教程对应的示例，参照其 README 文档运行。

训练开始后，进入模型构建控制台的 Job 页面，可以看到名为 keras-mnist-trainingjob-ps 的 TensorFlowTrainingJob 正在运行：

点击该名称进入详情页面，可以看到刚才创建的 TensorFlowTrainingJob 的基本信息、状况信息和事件信息：

点击 TensorBoard 右侧的 Running 打开 TensorBoard，可以查看可视化展示的训练和验证指标：

点击上方标签页的副本，查看 TensorFlowTrainingJob 的 Pod 信息：

点击副本右侧的更多按钮 > 日志以查看训练脚本执行过程中的日志输出：

点击上方标签页的指标，查看 TensorFlowTrainingJob 运行过程中使用集群计算资源、网络资源和存储资源的情况：

一段时间之后，TensorFlowTrainingJob 的状态变为 Succeeded，表示训练成功完成。

若 TensorFlowTrainingJob 在运行过程中出错，其状态会变为 Error，并在事件信息和 Pod 信息部分显示错误信息，此时需要根据给出的错误信息进行问题排查。