TensorFlow 的分布式功能允许您在多个机器上扩展 TensorFlow 模型，以便处理更大的数据集或训练更复杂的模型。

分布式策略

TensorFlow 提供了多种分布式策略，包括：

  • Parameter Server: 参数服务器在分布式系统中管理全局模型参数。
  • All-reduce: All-reduce 策略通过聚合所有设备上的梯度来更新模型参数。
  • Mirrored Strategy: Mirrored Strategy 在每个设备上复制模型参数，并使用本地梯度更新。

使用分布式策略

要使用分布式策略，您需要首先创建一个策略对象，然后将其传递给 tf.distribute.Strategy。以下是一个使用 Mirrored Strategy 的例子：

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

with strategy.scope():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error')

扩展阅读

更多关于 TensorFlow 分布式的信息，您可以访问以下链接：

图像示例

下面是一个 TensorFlow 分布式计算的示例图像：

TensorFlow 分布式计算