TensorFlow 分布式训练文档

分布式训练是 TensorFlow 中一个重要的特性，它允许我们在多台机器上并行处理数据，加速训练过程。以下是一些关于 TensorFlow 分布式训练的基础知识和重要文档。

基础概念

集群 (Cluster): 指的是多台机器组成的集合，用于分布式训练。
工作节点 (Worker): 集群中的每台机器。
主节点 (Master): 负责协调和分配任务的节点。

安装和配置

在进行分布式训练之前，需要确保你的集群已经正确配置。以下是一些基本步骤：

安装 TensorFlow: 确保你的集群上已经安装了 TensorFlow。
配置集群: 使用 tf.distribute.cluster_resolver 来配置你的集群。

示例代码

import tensorflow as tf

# 配置集群
cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.KubernetesClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(cluster_resolver)

# 设置策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 创建分布式模型
with strategy.scope():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(x, y, epochs=10)

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