TensorFlow 提供了多种分布式训练策略，帮助开发者高效利用多设备/多节点资源。以下是核心内容概览：

📌 1. 分布式策略简介

分布式策略（Distributed Strategies）是 TensorFlow 中实现并行训练的关键工具，适用于：

  • 多 GPU 卡训练（✅ MirroredStrategy）
  • TPU 集群部署（✅ TPUStrategy）
  • 多工作节点协作（✅ MultiWorkerMirroredStrategy）

📚 想深入了解 TensorFlow 分布式训练原理？点击这里 查看配套解析教程

🧰 2. 常用策略对比

策略名称 适用场景 特点
MirroredStrategy 单机多 GPU 易用性高，支持自动同步
TPUStrategy TPU 集群 专为 TPUs 优化，性能强劲
MultiWorkerMirroredStrategy 多节点多 GPU 支持跨设备通信与数据并行

📜 3. 示例代码片段

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

📌 代码演示了如何使用 MirroredStrategy 包裹模型构建，适合多 GPU 环境

⚠️ 4. 注意事项

  • 硬件兼容性：确保设备支持相应的策略（如 TPU 需要 Colab 环境）
  • 网络配置：多节点训练需注意通信带宽与延迟
  • 数据分区：合理划分数据集以避免瓶颈（🔄 数据并行 vs 模型并行）

🌐 5. 扩展阅读

多GPU_训练
分布式_计算
TPU_集群