在Tensorflow 1.x中，有一种使用tf.contrib.distribute.DistributeConfig将Estimator连接到远程集群的方法，如Tensorflow生态系统存储库中的this example code所示。
Tensorflow 2.0引入了实验性MultiWorkerMirroredStrategy，并更改了RunConfig的实现，以使用TF_CONFIG环境变量来设置集群。但是，这要求当前执行的代码成为该群集的一部分，即，必须在task中设置TF_CONFIG。如果您尝试将客户端计算机连接到远程群集，那么这当然没有任何意义。
有人知道在Tensorflow 2.0中是否有等效的方法来实现这一目标？我一直在寻找时间，而我能想到的最好的办法是通过调用tf.compat.v1.Session('grpc://[cluster-ip]:[cluster-port]')进行连接，然后使用v1 compat API进行设置。这不理想，因为我们不仅使用了已弃用的API，而且似乎失去了在多个工作线程之间分配的功能（Session一次仅连接到一个节点）。
您可以通过以下方式创建MultiWorkerMirroredStartegy
multiworker_strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
为此，您还需要使用TF_CONFIG配置多工设置