训练模型

TensorFlow Distribute Strategy 是 TensorFlow 中用于分布式训练的重要工具。它可以帮助我们更高效地在多台机器上进行模型训练。

分布式策略简介

TensorFlow Distribute Strategy 提供了多种分布式策略，包括：

MirroredStrategy：在多台机器上同步复制模型参数。
ParameterServerStrategy：使用参数服务器来分发模型参数。
MultiWorkerMirroredStrategy：在多台机器上同步复制模型参数，适用于大规模分布式训练。

使用方法

以下是一个简单的例子，展示如何使用 MirroredStrategy：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')


model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

扩展阅读

更多关于 TensorFlow Distribute Strategy 的信息，请参考 TensorFlow 分布式策略文档。

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