分布式训练策略指南 - TensorFlow社区

🚀 什么是分布式训练？

分布式训练通过多设备/多机器协作加速模型训练，是处理大规模数据和复杂模型的关键技术。TensorFlow 提供了灵活的策略框架，支持以下核心模式：

📋 常见策略类型

1. MirroredStrategy
   🌍 同步训练，适合单机多GPU场景
   

   

   分布式训练_概念图

2. MultiWorkerMirroredStrategy
   🌐 跨多机器同步训练，需集群环境支持
   

   

   TensorFlow_策略架构

3. TPUStrategy
   ⚡ 针对TPU硬件优化，可提升计算效率
   

   

   TPU_加速示意图

4. CentralStorageStrategy
   📁 适用于数据分布不均的场景，集中存储数据
   

   

   分布式存储_架构图

🛠 实现步骤

1. 安装依赖：pip install tensorflow
2. 配置策略

   strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
   with strategy.scope():
       model = tf.keras.Sequential([...])
   

3. 启动训练
   
   

   分布式训练_流程图

⚠ 注意事项

• 确保所有设备时间同步（ntpdate工具）
• 使用tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()配置TPU
• 通过/community/tensorflow/tutorials_zh/distributed/overview了解集群部署基础

📚 扩展阅读

分布式训练原理详解 | 优化技巧合集