分布式tensorflow在何处保存数据

我使用3台机器进行分布式tensorflow（2个工人和1个ps）。它们都位于同一簇上。我已将数据放在worker 1上。我的模型工作得很好，但它只使用ps和1个工人。 我的问题是如何放置数据，以便我的所有员工都可以访问它？我应该像hdfs一样把它放在共享内存中吗

tf.reset\u default\u graph（）
如果FLAGS.job_name==“ps”：
server.join（）
elif FLAGS.job_name==“worker”：
#图间复制
使用tf.device（tf.train.replica\u device\u setter（worker\u device=“/job:worker/task:%d”%FLAGS.task\u index，cluster=cluster））：
##这里定义我的模型、成本、优化器
sv=tf.train.Supervisor（is_chief=（FLAGS.task_index==0），全局_step=global_step，初始_op=init_op）
使用sv.prepare_或_wait_for_会话（server.target）作为sess：
对于范围内的历元（训练历元）：
cost_val=sess.run（[cost]，feed_dict={X:data}）

在这里找到了一些相关信息： [1]

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似乎我们需要创建TFRecords。

在此处找到一些相关信息： [1] 似乎我们需要创建TFR记录