TensorFlow 分布式教程旨在帮助开发者了解如何在分布式环境中使用 TensorFlow 进行深度学习。以下是一些入门级教程，帮助您开始使用 TensorFlow 进行分布式训练。

入门指南

  1. 安装 TensorFlow

    • 确保您的系统满足 TensorFlow 的安装要求。
    • 使用以下命令安装 TensorFlow：
      pip install tensorflow-distributed

  2. 基本概念

    • 分布式 TensorFlow 使用 tf.distribute.Strategy 来实现。
    • 以下是一些常用的策略：
      • tf.distribute.MirroredStrategy
      • tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy
      • tf.distribute.TPUStrategy

  3. 示例代码

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

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

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 假设我们有一个训练数据集
# dataset = ...

# 训练模型
# model.fit(dataset, epochs=5)

扩展阅读

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图片示例

TensorFlow 分布式架构

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分布式训练模型

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