TensorFlow 分布式策略教程

TensorFlow 分布式策略是 TensorFlow 提供的一种高效方法，可以让我们在多台机器上分布式训练模型。本教程将介绍 TensorFlow 分布式策略的基本概念和使用方法。

分布式策略概述

分布式策略允许你在多台机器上并行训练模型，从而提高训练速度和效率。TensorFlow 支持多种分布式策略，包括：

• MirroredStrategy
• MultiWorkerMirroredStrategy
• ParameterServerStrategy
• TPUStrategy

使用 MirroredStrategy

MirroredStrategy 是 TensorFlow 中最简单也是最常用的分布式策略。它通过在每个工作节点上复制模型参数来工作。

安装 TensorFlow

pip install tensorflow

创建 MirroredStrategy

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

分布式训练

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')

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow 分布式策略的信息，请阅读以下教程：

• TensorFlow 分布式策略官方文档
• TensorFlow 分布式策略示例

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模型参数复制

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