2.5-Tensorflow2-基础教程-分布式训练

最新推荐文章于 2025-05-12 11:22:44 发布

原创

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍如何使用tf.distribute.Strategy API进行Keras模型的分布式训练，包括多GPU配置及多工作器训练设置。通过示例代码展示了如何定义分配策略、配置多工作器环境变量TF_CONFIG，以及调整批量大小和学习率等关键步骤。

文章目录

- 1.Keras 的分布式训练
- 2.多工作器（worker）配置

1.Keras 的分布式训练

概述
tf.distribute.Strategy API 提供了一个抽象的 API ，用于跨多个处理单元（processing units）分布式训练。
它的目的是允许用户使用现有模型和训练代码，只需要很少的修改，就可以启用分布式训练。

#定义分配策略
#创建一个 MirroredStrategy 对象。这将处理分配策略，并提供一个上下文管理器（tf.distribute.MirroredStrategy.scope）来构建你的模型。

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0',)

INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0',)

print('Number of devices: {}'.format(strategy.num_replicas_in_sync

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