11、机器学习分布式训练与模型训练实践

机器学习分布式训练与模型训练实践

1. 分布式训练概述

在机器学习中，当模型变得复杂时，单个机器往往难以满足训练需求，这时分布式训练就显得尤为重要。TensorFlow支持分布式训练模式，可在多个工作节点上并行进行训练。

1.1 分布式训练类型

分布式训练主要有数据并行和模型并行两种类型：
- 数据并行 ：将训练数据分割成多个块，相同的训练代码在每个块上运行。每个训练步骤结束后，每个工作节点将其更新信息传达给其他节点。
- 模型并行 ：所有工作节点使用相同的训练数据，但模型本身被分割。每个步骤结束后，每个工作节点负责同步模型的共享部分。

1.2 TensorFlow中的分布式策略

TensorFlow支持多种分布式训练策略：
| 策略名称 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 镜像策略（Mirrored strategy） | 同步策略，训练步骤和梯度在副本间同步，模型中所有变量的副本在所有工作节点的每个设备上复制。 |
| TPU策略（TPU strategy） | 与镜像策略类似，但允许在Google的TPU上进行训练。 |
| 多工作节点镜像策略（Multiworker mirrored strategy） | 与镜像策略类似，但使用CollectiveOps多工作节点全归约来保持变量同步。 |
| 中央存储策略（Central storage strategy） | 变量存储在中央CPU上，而计算工作在工作节点间复制。 |
| 参数服务器策略（Par