TensorFlow 分布式训练是一种在多台机器上扩展 TensorFlow 模型训练能力的方法。它允许你将计算资源分布在多个节点上，从而加速训练过程并提高模型的性能。

分布式训练的基本概念

  • 节点：在分布式训练中，每个节点都是一个独立的计算设备，如 CPU 或 GPU。
  • 参数服务器：参数服务器负责存储和同步模型参数。
  • 工作节点：工作节点执行实际的训练任务，并定期向参数服务器发送梯度信息。

TensorFlow 分布式训练步骤

  1. 设置集群：首先需要设置一个 TensorFlow 集群，包括参数服务器和工作节点。
  2. 配置模型：将你的模型配置为分布式模式。
  3. 训练模型：使用 tf.distribute.Strategy API 进行分布式训练。

示例代码

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 配置分布式策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 准备数据
x = tf.random.normal([100, 32])
y = tf.random.normal([100, 1])

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=10)

扩展阅读

更多关于 TensorFlow 分布式训练的信息，请参考 TensorFlow 分布式训练指南。

TensorFlow 分布式训练架构图