分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，尤其在处理大规模数据时。以下是几种常见实现方式：

1. 单机多卡训练 💻

使用tf.distribute.MirroredStrategy实现多GPU协作：

  • 自动同步梯度
  • 支持混合精度训练
  • 简化多设备代码
Tensorflow_multi_gpu

2. 分布式多机训练 🌐

通过tf.distribute.ClusterStrategy部署跨设备训练：

  • 需要设置分布式环境（如Kubernetes）
  • 使用tf.distribute.TPUStrategy优化TPU性能
  • 支持异步/同步训练模式
distributed_training

3. 使用TensorFlow扩展API 🚀

  • tf.distribute.Strategy抽象层统一管理分布式逻辑
  • tf.distribute.experimental.CommunicatorCallback优化通信效率
  • tf.distribute.get_strategy()获取当前策略
tensorflow_distribute_api

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