分布式训练策略

分布式训练是机器学习中一种常见的策略，它允许我们在多个机器上并行地训练模型，以加快训练速度和提高效率。以下是一些常用的分布式训练策略：

常用策略

1. 参数服务器法（Parameter Server）

   • 使用参数服务器来管理全局参数，各工作节点（worker）通过参数服务器获取和更新参数。
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     Parameter Server

2. All-reduce 算法

   • 所有工作节点将自己的梯度通过通信网络发送给一个主节点，然后由主节点对所有梯度进行归一化，再将归一化后的梯度发送回各工作节点。
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     All-reduce Algorithm

3. embarrassingly parallel

   • 每个工作节点都拥有完整的模型副本，并且可以独立进行训练。
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     Embarrassingly Parallel

扩展阅读

• 想要了解更多关于分布式训练的内容，可以访问分布式训练概述。