怎么用多台计算机并行训练神经网络

使用多台计算机并行训练神经网络可以大大缩短训练时间，提高模型的训练效率。

以下是一些常用的方法：

1. 数据并行：将数据分成多个部分，每个部分分配给不同的计算机进行处理，然后将结果合并。

2. 模型并行：将模型分成多个部分，每个部分分配给不同的计算机进行处理，然后将结果合并。

3. 参数服务器：使用一个或多个参数服务器存储模型的参数。多个计算机可以同时从参数服务器获取参数，进行计算和更新，然后将更新后的参数发送回参数服务器。

4. 分布式训练框架：使用分布式训练框架如TensorFlow或PyTorch，可以轻松地在多台计算机上进行并行训练。

需要注意的是，使用多台计算机并行训练神经网络需要一些技术和硬件要求，包括高速网络连接、分布式文件系统等。同时，需要对数据和模型进行合理的划分，以实现最佳的并行效果。