# 定义集群规范 要创建集群，首先要定义集群规范。集群规范通常包含两个作业：`ps`用于创建参数服务器任务，`worker`用于创建工作任务。 `worker`和`ps`作业包含运行各自任务的物理节点列表。举个例子： ```py clusterSpec = tf.train.ClusterSpec({ 'ps': [ 'master0.neurasights.com:2222', # /job:ps/task:0 'master1.neurasights.com:2222' # /job:ps/task:1 ] 'worker': [ 'worker0.neurasights.com:2222', # /job:worker/task:0 'worker1.neurasights.com:2222', # /job:worker/task:1 'worker0.neurasights.com:2223', # /job:worker/task:2 'worker1.neurasights.com:2223' # /job:worker/task:3 ] }) ``` 该规范创建了两个作业，作业`ps`中的两个任务分布在两个物理节点上，作业`worker`中的四个任务分布在两个物理节点上。 在我们的示例代码中，我们在不同端口上的 localhost 上创建所有任务： ```py ps = [ 'localhost:9001', # /job:ps/task:0 ] workers = [ 'localhost:9002', # /job:worker/task:0 'localhost:9003', # /job:worker/task:1 'localhost:9004', # /job:worker/task:2 ] clusterSpec = tf.train.ClusterSpec({'ps': ps, 'worker': workers}) ``` 正如您在代码中的注释中所看到的，任务通过`/job:<job name>/task:<task index>`标识。