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TensorFlow 分布式策略

TensorFlow 提供了多种分布式策略，以支持大规模的分布式训练。以下是一些常用的分布式策略：

1. Parameter Server

Parameter Server 是 TensorFlow 中最早的一种分布式策略。在这种策略中，模型参数存储在参数服务器上，而工作节点则负责计算梯度。

• 特点：
  • 适用于大规模的模型和数据集。
  • 需要维护一个单独的参数服务器。

2. TensorFlow Distribution Strategies

TensorFlow Distribution Strategies 是 TensorFlow 2.0 引入的一种新的分布式策略，它允许用户在不修改代码的情况下轻松实现分布式训练。

• 特点：
  • 易于使用，无需修改代码。
  • 自动处理分布式训练的许多细节。

3. Mirror Server

Mirror Server 策略通过在多个服务器上复制参数来加速模型训练。

• 特点：
  • 减少通信开销。
  • 支持大规模的分布式训练。

TensorFlow Distributed Strategy

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