TensorFlow 分布式训练 🌐

🤖 TensorFlow 分布式训练指南

TensorFlow 提供了强大的分布式计算能力，支持多种场景下的模型训练与推理。以下是关键特性与实践建议：

1. 集群模式 🧩

• 多设备支持：通过 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多GPU/TPU同步训练
• 分布式策略：tf.distribute.TPUStrategy 专为TPU设计，提升大规模训练效率
• 跨节点通信：使用 tf.distribute.ClusterResolver 管理多机多卡环境

2. 实践技巧 💡

• 混合精度训练：结合 tf.keras.mixed_precision 实现性能与精度的平衡
• 数据并行优化：通过 tf.distribute.get_strategy().experimental_run_v2 优化数据分发
• 容错机制：启用 tf.distribute.experimental.EnableMirroredStrategy 的自动恢复功能

3. 学习资源 📘

• TensorFlow 官方分布式指南（推荐从基础开始学习）
• 分布式训练案例库（含代码示例与性能对比）
• 集群配置文档（详细说明不同硬件环境的部署）

注意：实际使用中需根据硬件条件选择合适的策略，建议先从单机多卡环境验证方案可行性。