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背景：9千万个点，20亿边，分布式训练后（1ps + 20worker）得到cpkt模型，然后进行embedding表导出，执行如何命令：

python -m tf_euler --data_dir hdfs://path/data --model_dir model --max_id 90000000 --feature_idx 0 --feature_dim 1 --model graphsage --mode save_embedding

由于save_embedding不像train那样实现分布式计算，所以执行上面命令后会加载所有数据到单台机器内存后，导致内存不足，从而无法导出embedding表。所以，请问对于大规模的图，怎么导出模型训练后对应的embedding表？

@yangsiran