28、分布式训练：TensorFlow 策略与云环境实践

分布式训练：TensorFlow 策略与云环境实践

在机器学习和深度学习领域，分布式训练是提高模型训练效率和处理大规模数据的关键技术。TensorFlow 提供了多种分布式训练策略，下面将详细介绍这些策略及其在云环境中的应用。

1. TensorFlow 分布式训练策略

1.1 MirroredStrategy

在 MirroredStrategy 对象的 scope() 方法内，我们可以创建以分布式和并行方式运行的计算。该对象负责在可用的 GPU 上复制模型训练、聚合梯度等操作。每个输入批次会在副本之间平均分配，例如，输入批次大小为 16，使用两个 GPU 时，每个 GPU 每步将获得 8 个输入示例。为有效利用 GPU 计算能力，需适当调整批次大小。

# 使用所有可用 GPU
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 仅使用部分 GPU
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"])

练习：修改代码示例，使用 MirroredStrategy 以分布式模式训练数字识别模型。

1.2 CentralStorageStrategy

CentralStorageStrategy 将模型变量放置在 CPU 上，并在一台机器的所有本地 GPU 上复制计算。除