这是一个将人工智能模型的训练和区块链结合的社区
想法来源
1. 现在某些人工智能模型的训练需要消耗大量的算力资源，有的时候使用一台机器可能需要花费大量的时间，所以现在出现了分布式训练的方法（在tensorflow中就内置有分布式训练的方法）
2. 同时对于某些区块链系统（比特币、以太坊）来说，使用了POW算法，这种算法同样消耗了大量的算力。
3. 这样不经令人想到能否将这两个东西结合起来，能否使用区块链系统的算力来对人工智能的模型进行训练，同时训练所产生的费用信息将被记录到区块链上，这样增强了系统的可靠性
预想的框架采用B/S模式。是在以太坊区块链系统中加入一个模型训练的模块，然后采用智能合约对模型训练产生的费用进行管理。
模型训练模块已基本完成，模型训练模块使用的是go语言，节点之间的访问使用的是http协议
和区块链的连接还在进行中...
此应用的运行首先要具备go、python3以及python的tensorflow库的环境
由于还没有解决windows下运行的问题，所以这里只提供Ubuntu和CentOS两种系统的环境安装脚本
分别是setup_ubuntu.sh和setup_centos.sh
运行方法
首先，确保自己是在root用户下执行，若不是，请在命令之前加上sudo
# Ubuntu下的安装
bash setup_ubuntu.sh
# CentOS下的安装
bash setup_centos.sh
# P.S. 在安装的过程中会有两个需要输入（确认的地方），第一个是询问是否使用镜像加速，第二个是填写GOPATH（默认是/code/go）环境全部搭建完后，就可以运行这个分布式的模型训练系统
这里也给出了一个脚本进行一键编译运行
使用方法:
# 一键编译运行
bash run.sh当然你也可以自己进行编译和运行:
# 首先进行安装
go install run.go
# 然后进行编译
go build run.go
# 这是会产生一个可执行程序，直接运行即可
./runP.S. 现在还没有对用户身份进行管理
首先由一个用户开启自己的模型训练
http://<your-ip>:12345/prepareTraining然后由其他的用户加入这个模型训练
注意，加入模型训练后就不能退出，如果退出，将导致这个模型训练失败
http://<your-ip>:12345/addIP当开启模型训练的用户认为节点数量足够时，就可以开始训练
http://<your-ip>:12345/startTraining一般模型训练会自动结束（如果训练不能正常结束，可能需要停止进程）
当模型训练结束时
开启模型训练的用户可以关闭这个模型训练的窗口
http://<your-ip>:12345/stopTraining现在的系统还有很多的缺陷，所以有些地方需要注意
- 加入模型训练的用户必须一直进行训练，不能退出，不然会导致训练的失败
- 现在不存在用户管理，所以所有用户都可以对对方的系统进行操作
- 现在不能对任意的模型进行训练，这里采用的模型是来自于distributeTensorflowExample
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