TensorFlow 分布式教程

本文将介绍 TensorFlow 的分布式计算，让你了解如何在多台机器上运行 TensorFlow 模型。

分布式计算简介

分布式计算是将计算任务分配到多台机器上执行，以加快计算速度和提高效率。TensorFlow 支持多种分布式计算模式，包括：

• 单机多线程
• 单机多进程
• 跨机分布式

单机多线程

在单机多线程模式下，TensorFlow 会利用单台机器上的多个 CPU 核心来加速计算。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的计算图
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(6)
c = tf.add(a, b)

# 启动会话并运行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)

单机多进程

在单机多进程模式下，TensorFlow 会利用单台机器上的多个 CPU 核心来加速计算，并支持 GPU 加速。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的计算图
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(6)
c = tf.add(a, b)

# 启动会话并运行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)

跨机分布式

在跨机分布式模式下，TensorFlow 会将计算任务分配到多台机器上执行。以下是一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的计算图
a = tf.constant(5)
b = tf.constant(6)
c = tf.add(a, b)

# 启动会话并运行计算
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(c)
    print(result)

扩展阅读

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