TensorFlow 分布式训练指南

TensorFlow 提供了多种分布式训练方案，帮助开发者高效利用多设备/多机器资源。以下是关键概念与实践方法：

🧠 分布式训练类型

1. MirroredStrategy
   多GPU单机训练，通过同步更新实现模型并行

   

2. MultiWorkerMirroredStrategy
   多机器多GPU训练，支持跨节点同步优化

   

3. TPUStrategy
   专为TPU设计的策略，优化了编译与执行效率

   

📚 实践建议

• 使用 tf.distribute API 管理设备分配
• 通过 tf.data.Dataset 实现数据并行
• 配合 tf.keras 模型编译优化性能
• 查看 TensorFlow 官方文档 获取完整代码示例

⚠️ 注意事项

• 确保网络延迟低于10ms以获得最佳效果
• 使用 tf.reduce_sum 等操作时注意梯度聚合方式
• 遇到资源竞争问题可尝试降低 num_gpus 参数

如需深入理解分布式训练原理，可参考 TensorFlow 分布式指南 中的完整技术解析。