概述

TensorFlow 提供了多种分布式训练策略，帮助开发者在多设备、多节点上高效训练模型。以下是关键内容：

主要策略

  • MirroredStrategy 🔄
    支持多GPU训练，通过同步更新实现模型并行。了解更多
  • TPUStrategy ⚙️
    专为TPU设备优化，提供自动并行化能力。TPU教程入口
  • MultiWorkerMirroredStrategy 🤝
    跨多工作节点的分布式训练方案，适合大规模集群。

代码示例

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

代码片段展示如何使用MirroredStrategy初始化模型。

最佳实践

  • 使用tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver配置TPU连接
  • 通过tf.config.list_physical_devices检查可用设备
  • 在跨节点训练时确保数据分区策略合理

扩展学习

查看完整分布式训练指南 获取更详细的配置说明与性能调优技巧。