利用MirroredStrategy加速TensorFlow 2.0.4分布式训练

在TensorFlow 2.0.4beta的文档中，关于分布式训练的部分详细介绍了如何利用大量的计算资源来提升模型训练效率。该部分主要聚焦于`tf.distribute.Strategy`提供的几种分布式策略，其中重点讨论了`tf.distribute.MirroredStrategy`。 `tf.distribute.MirroredStrategy`是一种数据并行的同步式分布式策略，适用于在同一台主机上使用多个GPU进行模型训练。它简化了分布式训练的设置，用户只需实例化一个`MirroredStrategy`对象，并将模型构建的代码放在`strategy.scope()`上下文中。例如： ```python strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): # 模型构建代码 ``` 这个策略允许用户指定设备，如指定使用第0、1号GPU： ```python strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"]) ``` 在实际应用中，如使用TensorFlow Datasets训练MobileNetV2，可以通过以下代码实现： ```python num_epochs = 5 batch_size_per_replica = 64 learning_rate = 0.001 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() print('Number of devices:', strategy.num_replicas_in_sync) ``` 在测试中，如果在一台主机上配备了4块NVIDIA GeForce GTX 1080Ti显卡，但未启用分布式训练，程序将不会充分利用这些资源，而是像单卡训练一样运行。通过`MirroredStrategy`，可以显著加快训练速度，尤其是在大规模数据集和深层次网络模型的训练中。 总结来说，`tf.distribute.MirroredStrategy`是TensorFlow中用于单机多GPU高效训练的关键工具，它通过数据并行的方式同步各个GPU上的计算，从而提升模型训练的性能。开发者应根据自身的硬件环境和需求选择合适的分布式策略，以便在大规模计算任务中获得更好的训练效果。