机器学习PAIEasyRec在CPU服务器上分布式训练怎么配，知道吗？

对于在CPU服务器上使用PAIEasyRec进行分布式训练，首先需要了解分布式机器学习的基本概念。分布式机器学习是指利用多个计算节点（也称工作节点，Worker）进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。

然后，您可以通过以下步骤进行配置：

1. 导入TensorFlow环境变量TF_CONFIG。这可以帮助TensorFlow找到正确的分布式策略和可用的硬件资源。
2. 设置tf.distribute.Strategy。这是一个可在多个GPU、多台机器或TPU上进行分布式训练的TensorFlow API。使用此API，您只需改动较少代码就能分布现有模型和训练代码。
3. 对于多GPU训练，需要一种在不同GPU之间对模型和数据进行切分和调度的方法。可以使用PyTorch的nn.DataParallel或nn.distributeddataparallel方法来实现。