请问paddlepaddle如何在纯cpu设备上分布式训练

PaddlePaddle（飞桨）是一个开源的人工智能深度学习框架，支持在CPU、GPU以及分布式环境下进行训练。要在纯CPU设备上进行分布式训练，你可以借助PaddlePaddle的`MirroredStrategy`或`DistributeTranspiler`来进行。以下是基本步骤：

1. **安装PaddlePaddle**：首先确保你已经安装了最新版本的PaddlePaddle，它包含了对CPU并行的支持。

2. **导入必要的库**：在代码中，你需要导入`paddle.distributed`模块，这将提供分布式训练所需的工具。

3. **设置环境**：启用CPU分布策略，如` MirroredStrategy`，通过` paddle.distributed.ParallelEnv()`检查当前是否是分布式环境，并根据需要设置相关的进程数。

import paddle
from paddle.distributed import MirroredStrategy

strategy = MirroredStrategy()
# 检查是否是分布式环境
if paddle.distributed.ParallelEnv().local_rank != -1:
    # 开启多卡或多机分布式训练
    with strategy.scope():
        # 训练模型代码
else:
    # 单卡或多核单机训练
    # 训练模型代码

4. **模型和数据加载**：创建模型并按照常规方式进行数据预处理，只是在计算图构建阶段使用`strategy.decorate_trainable_variables`装饰变量。

5. **优化器和损失函数**：创建一个支持分布式优化的优化器，例如`paddle.optimizer.Momentum`.

6. **执行训练循环**：使用`strategy.run`方法，在每个训练步骤中，模型的前向传播、反向传播和更新操作都会在所有副本之间同步。

optimizer = paddle.optimizer.Momentum...
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_id, data in enumerate(train_loader):
        loss = model.train_step(data)
        optimizer.minimize(loss)