什么是分布式训练？

分布式训练是通过多台设备（如多GPU/多节点）并行计算加速模型训练过程，常见于大规模深度学习场景。TensorFlow 提供了多种实现方式，包括：

  • 🧩 MirroredStrategy：单机多GPU训练
  • 🌐 MultiWorkerMirroredStrategy：多节点分布式训练
  • 📁 TPUStrategy：TPU设备优化方案

实践指南📚

多GPU训练配置

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

📍 点击了解更详细的配置方法

多节点通信示例

strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()
# 需要配置集群策略和设备列表

📦 查看分布式训练工具包文档

常见问题答疑❓

  1. 🚩 如何选择分布式方案？
    根据硬件条件和训练需求选择：单机多卡推荐 MirroredStrategy，跨多节点建议 MultiWorkerMirroredStrategy

  2. 📈 分布式训练能提升多少效率？
    通常可提升 2-10 倍训练速度（取决于数据并行度）

延伸学习📖

深入理解TensorFlow分布式架构
分布式训练性能优化技巧

TensorFlow_Distributed
多GPU训练