如何使用 golang 框架实现分布式机器学习？

import (
    "fmt"
    "log"

    tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
    "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/distribute/cluster_resolver/gce"
    "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/pubsub"
)

func main() {
    // 创建一个分布式策略
    resolver := &gce.ClusterResolver{}
    strategy, err := tf.NewStrategy(resolver)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 创建一个分布式数据集
    ds := tf.NewDataset(tf.FromSlice([]float32{1, 2, 3, 4, 5}))
    distibutedDS := strategy.MakeDatasetIterator(ds)

    // 创建一个分布式模型
    model := tf.NewModel(
        tf.NewVariable(1.0),
        tf.NewVariable(1.0),
    )

    // 分布式训练模型
    err = strategy.Run(func() error {
        for {
            batch, err := distibutedDS.Next()
            if err == pubsub.StopIterationError {
                break
            }
            if err != nil {
                return err
            }
            grads, _, _ := model.MakeTape().Gradient(func() tf.Tensor {
                return model.Predict(batch)
            }, model.GetWeights())
            _, err = model.AssignWeights(model.ApplyGradients(grads))
            if err != nil {
                return err
            }
        }
        return nil
    })
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 输出训练后的模型权重
    fmt.Println(model.GetWeights()[0], model.GetWeights()[1])
}

import (
    "fmt"
    "log"

    ray "github.com/ray-project/ray/go/raylib"
)

func main() {
    // 初始化 Ray
    if err := ray.Init(); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 在不同的工作进程上运行训练作业
    results := ray.Tasks(func(int) float64 {
        return 0.0 // 一些训练逻辑
    }, []int{1, 2, 3}).Run()

    // 聚集结果
    var total float64
    for _, r := range results.Get(ray.Timeout(0)) {
        total += r.(float64)
    }

    // 输出训练后的模型参数
    fmt.Println(total)
}