TensorFlow 分布式训练教程 🚀

TensorFlow 提供了丰富的分布式训练指南，帮助开发者高效利用多设备/多节点资源。以下是核心教程路径与内容概览：

📚 1. 分布式训练概述

分布式训练通过多GPU/TPU/多机器协作加速模型训练，关键策略包括：

  • MirroredStrategy（同步训练）

    分布式训练
    适用于单机多卡场景，通过同步优化器实现参数一致性

  • TPUStrategy（TPU专用）

    TPU训练
    专为TPU硬件优化，支持自动混合精度与高效通信

  • MultiWorkerMirroredStrategy（多机器协作）

    多节点训练
    适用于跨多台机器的分布式场景，支持Kubernetes集成

📌 2. 实践教程导航

路径 内容
/tensorflow/guides/distribute/multi_worker 多节点训练实战：从单机到集群的扩展
/tensorflow/guides/distribute/tpu TPU加速指南：高性能计算配置技巧
/tensorflow/guides/distribute/strategy_guide 策略选择手册：不同场景的最优方案

💡 提示：建议从 多工作者策略 开始，逐步掌握分布式训练的核心概念。

📘 3. 深入学习资源

🚀 通过这些教程，您可以实现从单机到云端的分布式训练全流程掌握！