TensorFlow 策略指南 📚

TensorFlow 的 tf.distribute.Strategy 是分布式训练的核心接口，帮助开发者高效利用多设备/多节点资源。以下是关键策略的说明：

🌐 分布式训练基础

• 目标：简化多设备训练流程，提升计算效率
• 核心概念：通过策略抽象不同分布式模式（如 MirroredStrategy、TPUStrategy）
• 适用场景：多 GPU/TPU 训练、跨节点协作

🧩 MirroredStrategy（镜像策略）

• 特点：在多设备上同步训练，支持数据并行
• 优势：设备间梯度同步，适合单机多卡场景
• 示例：

  strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
  

  

⚙️ TPUStrategy（TPU 策略）

• 特点：专为 TPU 设计，支持大规模分布式训练
• 优势：自动处理 TPU 的编译和资源分配
• 使用建议：搭配 tf.config.list_logical_devices('TPU') 检查设备状态

🤝 MultiWorkerMirroredStrategy（多工作节点策略）

• 特点：支持跨多台机器的设备协作
• 关键配置：通过 cluster_resolver 指定工作节点
• 示例：

  cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
  strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy(cluster_resolver=cluster_resolver)
  

📌 延伸学习

如需深入了解分布式训练实践，可参考：
分布式训练指南
（包含设备选择、性能调优等进阶内容）