假设我们有一些数据

TensorFlow 分布式教程

TensorFlow 分布式训练是一种将模型训练任务分散到多个机器或设备上的技术，可以显著提高训练速度和效率。以下是一些 TensorFlow 分布式训练的基本概念和教程。

基本概念

• 单机分布式：在单台机器上使用多个 CPU 或 GPU 进行分布式训练。
• 跨机分布式：在多台机器上使用 TensorFlow 进行分布式训练。

教程资源

• TensorFlow 分布式训练入门
• 单机分布式训练
• 跨机分布式训练

实践案例

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.distribute.Strategy 进行分布式训练。以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
  model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
  ])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')


x_train = tf.random.normal([100, 32])
y_train = tf.random.normal([100, 1])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

更多信息

如果您想了解更多关于 TensorFlow 分布式训练的信息，可以访问 TensorFlow 官方文档：TensorFlow 分布式训练

TensorFlow Logo