64、TensorFlow 多设备并行计算与模型训练策略

TensorFlow 多设备并行计算与模型训练策略

在深度学习领域，高效利用计算资源至关重要。TensorFlow 提供了强大的功能，允许我们在多个设备上并行执行操作和训练模型。本文将详细介绍 TensorFlow 中如何在不同设备上放置操作和变量，以及如何实现多设备并行执行和模型训练。

1. 虚拟设备与操作变量放置

可以通过以下代码创建两个虚拟 GPU 设备：

[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048), 
 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=2048)]

这两个虚拟设备将被命名为 /gpu:0 和 /gpu:1 ，我们可以像操作两个独立的 GPU 一样在它们上面放置操作和变量。

1.1 操作和变量放置规则

TensorFlow 最初有一个动态放置算法，它会根据之前图的运行时间、输入输出张量大小、设备可用内存、数据传输延迟以及用户的提示和约束等因素，自动将操作分布到所有可用设备上。但在实践中，用户指定的少量放置规则比这个动态放置算法更高效，因此该算法被弃用。

通常， tf.keras 和 tf.data 能很好地将操作和变量放置在合适的设备上，例如将繁重的计算任务放在 GPU 上，数据预处理任务放在 CPU 上。不