使用tf.distribute.Strategy分发策略

tf.distribute.Strategy是TensorFlow 2.0中的一个API，用于在多个处理单元（CPU和GPU）上分发训练。它提供了一种简单的方式来在多个处理单元上运行模型，并且使得分布式训练变得更加容易。

以下是使用tf.distribute.Strategy进行分发策略的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. 创建一个分发策略对象：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

3. 在分发策略下创建模型：

with strategy.scope():
    model = keras.Sequential([
        keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
    ])

4. 编译模型：

model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

5. 创建训练数据集和测试数据集：

x_train = [1, 2, 3, 4]
y_train = [0, -1, -2, -3]
x_test = [5, 6, 7, 8]
y_test = [-4, -5, -6, -7]

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(2)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(2)

6. 训练模型：

model.fit(train_dataset, epochs=2)

7. 评估模型：

model.evaluate(test_dataset)

通过以上步骤，我们就可以使用tf.distribute.Strategy分发策略来训练和评估模型。