28、使用Horovod进行分布式训练：从代码到集群搭建

使用Horovod进行分布式训练：从代码到集群搭建

1. Horovod简介与使用方法

在定义神经网络时，我们会指定优化算法（如AdaGrad）来优化梯度。在分布式学习中，梯度在多个节点计算，通过全归约或全收集算法求平均，再用优化算法进一步优化。Horovod提供了一个包装函数，将优化任务分发到所有参与节点，并把梯度优化任务委托给我们包装在Horovod中的原始优化算法。

我们将结合TensorFlow使用Horovod，把模型训练分发到多个节点，每个节点有一个或多个GPU。为了使用Horovod，需要对代码进行以下修改：
1. 导入 horovod.tensorflow ：

import horovod.tensorflow as hvd

2. 初始化Horovod：

hvd.init()

3. 固定处理梯度的GPU（每个进程一个GPU）：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())

4. 像在TensorFlow中通常那样构建模型并定义损失函数。