TensorFlow 分布式训练 API 文档 🌐

TensorFlow 的 tf.distribute 模块提供了实现分布式训练的核心工具，支持多GPU、多设备、多节点等场景。以下是关键功能概述：

📌 主要模块

• 分布式策略
  使用 Strategy 接口管理设备分配，例如 MirroredStrategy（多GPU同步训练）和 TPUStrategy（TPU加速）。

  

• 设备编译
  通过 tf.config.list_logical_devices() 获取设备信息，或使用 tf.distribute.MirroredStrategy 自动处理多设备编译。

  

• 集群配置
  配置多节点训练需使用 tf.distribute.ClusterResolver，支持Kubernetes和GCP等环境。

  

📚 扩展阅读

如需深入学习，可访问 TensorFlow 官方文档 /tf/distribute 获取详细用法。
了解更多分布式训练最佳实践，请查看 TensorFlow 分布式指南。

📌 注意事项

• 中文路径默认展示中文文档，英文路径（如 /en/tensorflow/api_docs/python/tf/distribute）将切换为英文内容。
• 图片关键词已自动适配中文及英文场景，确保内容可读性。

如需进一步探索，可点击 TensorFlow 分布式训练示例 查看代码演示。