TensorFlow 分布式训练教程 🚀

分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，TensorFlow 提供了多种实现方式，以下是常见方案及示例：

1. 单机多GPU训练 💻

使用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU并行，适合本地多卡环境：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,))])
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

2. 多机多GPU训练 🌐

通过 tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy 实现跨节点通信，需配置集群文件：

strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()
# 集群文件示例：worker0:localhost:5000,worker1:localhost:5001

3. 分布式数据并行训练 📈

使用 tf.distribute.experimental.DistributeStrategy 分离计算与数据分布：

strategy = tf.distribute.experimental.DistributeStrategy(
    tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy())

扩展学习

如需深入了解分布式训练实践，可参考 TensorFlow官方文档 中的完整示例。建议结合以下内容深化理解：

• TensorBoard可视化指南
• 分布式训练性能调优