分布式训练是深度学习领域中的一项重要技术，它允许模型在多个计算节点上并行训练，从而加速训练过程并处理大规模数据集。以下是一些常用的分布式训练工具：
工具列表
- Horovod: 由 Uber 开发，支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式训练。
- Apache Ray: 一个开源的分布式训练框架，适用于多种深度学习库。
- DistributedDataParallel (DDP): 由 PyTorch 社区开发，用于简化 PyTorch 中的分布式训练。
深入了解
分布式训练的原理和实现细节非常丰富，以下是本站提供的其他相关资源：
Horovod 示例图