TensorFlow 分布式入门

分布式 TensorFlow 是一种利用多台机器或多个 CPU/GPU 来加速 TensorFlow 模型训练的方法。以下是一些入门级别的教程和资源。

1. 基础概念

分布式 TensorFlow 通常涉及以下概念：

• 集群: 多台机器组成的集合，用于协同工作。
• 客户端: 向集群提交任务的节点。
• 服务器: 处理客户端提交的任务并返回结果的节点。
• 参数服务器: 存储模型参数的服务器，所有客户端共享这些参数。

2. 入门教程

2.1 创建集群

首先，你需要创建一个集群。这里有一个使用 GCP 的示例教程：

• 如何在 GCP 上创建 TensorFlow 集群

2.2 配置 TensorFlow

接下来，你需要在你的 TensorFlow 程序中配置分布式设置。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
  model = ...

2.3 训练模型

使用分布式策略训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
  for batch in dataset:
    loss = ...

3. 扩展阅读

• TensorFlow 分布式文档
• TensorFlow 分布式教程

4. 图片

中心对齐图片：

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/分布式_tensorflow/" alt="分布式 TensorFlow"/></center>