分布式训练是提升模型训练效率的关键技术，TensorFlow 提供了多种策略和工具来支持跨设备/跨节点的并行计算。以下是核心内容概览：

💡 什么是分布式训练？

通过将计算任务分配到多个 GPU/TPU 或多台机器上，可显著缩短训练时间。TensorFlow 的分布式框架支持：

  • 数据并行：批量数据分割后同步计算
  • 模型并行：模型结构拆分到不同设备
  • 混合并行：结合数据与模型并行策略

📌 想深入了解分布式训练原理？点击此处查看官方文档

🧩 常用分布式策略

策略名称 适用场景 特点
MirroredStrategy 单机多卡 自动同步梯度，支持混合精度
MultiWorkerMirroredStrategy 多机多卡 跨节点通信优化
TPUStrategy TPU集群 专为TPU设计的高效策略
CentralStorageStrategy 多机单卡 集中式参数服务器架构

📁 示例代码结构

# 1. 初始化策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 2. 创建分布式模型
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(10)])

# 3. 配置分布式训练参数
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

# 4. 启动训练
model.fit(dataset, epochs=10)

📈 图片示例

分布式_训练

✅ 最佳实践

  1. 使用 tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver 管理TPU资源
  2. 通过 tf.distribute.cluster_resolver.GCSClusterResolver 实现分布式文件存储
  3. 启用 tf.distribute.MirroredStrategy 时配置 experimental_run_tf_function=False 优化性能

📚 扩展阅读

📌 注意：实际部署时需根据硬件配置调整 num_gpus 和 tpu 参数，建议参考 分布式训练配置文档