梯度策略概述

在分布式训练中，梯度策略决定了如何在多个设备/节点间同步和聚合梯度。以下为常见策略及适用场景：

✅ 中心化训练（Centralized Training）

  • 所有设备计算局部梯度后，汇总至主节点进行更新
  • 适合数据分布均匀的场景
中心化训练架构

✅ 去中心化训练（Decentralized Training）

  • 设备间直接交换梯度，无需主节点
  • 适用于网络延迟较高或需容错的场景
去中心化训练拓扑

✅ 联邦学习（Federated Learning）

  • 数据保留在本地，仅上传模型更新
  • 强调隐私保护，典型场景如医疗数据分析
联邦学习数据流

📌 代码示例

# 配置中心化策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile(...)

# 配置联邦学习策略
import federated_learning as fl
fl_config = fl.FederatedConfig(num_clients=10, communication_rounds=5)

🧠 选择建议

场景 推荐策略 优势
高吞吐需求 MirroredStrategy 易于实现，性能损耗低
网络不稳定 CentralizedTraining 容错能力更强
隐私敏感数据 FederatedLearning 数据不出本地

了解更多分布式训练相关内容，可访问 TensorFlow 官方文档 /distributed_training/