在多个设备上训练

JustAGuyInThailand

我知道TensorFlow提供了分布式训练API,可以在多个设备上进行训练,例如多个GPU,CPU,TPU或多台计算机(工作人员)请遵循以下文档:https//www.tensorflow.org/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras

但是我有一个问题,这是使用数据并行化在多台机器(包括移动设备和计算机设备)上进行训练的火车拆分方式吗?

如果您有任何教程/说明,我将不胜感激。

转移3

据我所知,Tensorflow仅支持CPU,TPU和GPU进行分布式培训,考虑到所有设备都应位于同一网络中。

如前所述,要连接多个设备,您可以进行多工人培训

tf.distribute.Strategy集成到tf.keras,因此当model.fittf.distribute.Strategy实例一起使用,然后strategy.scope()用于您的模型时,可以创建分布式变量。这可以将输入数据平均分配到设备上。您可以按照教程了解更多详细信息。
此外分布式输入可以帮助你。

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