TensorFlow 分布式训练策略指南 🌐

TensorFlow 提供了多种分布式训练策略，帮助开发者高效利用多设备、多节点资源加速模型训练。以下是核心策略解析：

主要策略类型 📚

• MirroredStrategy

  用于多GPU单机训练，通过同步更新实现设备间数据一致性。适合模型可并行化场景。

• MultiWorkerMirroredStrategy

  支持跨多台节点的分布式训练，适用于大规模数据集和复杂模型。

• TPUStrategy

  专为TPU硬件优化，可自动处理设备编译和数据分发。

适用场景 🔧

• 高吞吐量训练需求
• 多卡/多机资源池化
• 需要硬件加速（如GPU/TPU）的深度学习任务
• 避免单点性能瓶颈

扩展学习 🧭

如需深入了解分布式训练实践，可参考：
TensorFlow 官方分布式指南

📌 选择策略时需结合硬件环境、网络条件和训练目标综合评估，建议从单机多卡开始逐步扩展。