TensorFlow 分布式训练之MirroredStrategy，你想知道的都在这！

MirroredStrategy 是 TensorFlow 中的一个分布式训练策略，它允许你在单台机器上使用多个 GPU 来训练模型。MirroredStrategy 的主要难点就是：如何更新 Mirrored 变量？如何分发计算？

Mirrored 变量

Mirrored 变量是 MirroredStrategy 中的一个特殊变量，它会在所有 GPU 上复制一份。这意味着，当你在一个 GPU 上更新 Mirrored 变量时，所有其他 GPU 上的 Mirrored 变量也会随之更新。

更新 Mirrored 变量

Mirrored 变量的更新是通过 MirroredStrategy 的 reduce() 方法来实现的。reduce() 方法可以将一个变量在所有 GPU 上的副本聚合起来，然后用聚合结果来更新 Mirrored 变量。

分发计算

MirroredStrategy 中的计算是通过 MirroredStrategy 的 call_for_each_replica() 方法来分发的。call_for_each_replica() 方法可以将一个函数在所有 GPU 上并行执行。

如何使用 MirroredStrategy

要使用 MirroredStrategy，你需要首先创建一个 MirroredStrategy 对象。然后，你可以使用 MirroredStrategy 对象来创建一个分布式模型。分布式模型的训练与普通模型的训练类似，但是你需要使用 MirroredStrategy 的 run() 方法来运行训练操作。

MirroredStrategy 与 Horovod 的区别

MirroredStrategy 和 Horovod 都是 TensorFlow 中的分布式训练策略。但是，这两个策略之间存在一些区别。

• MirroredStrategy 只支持单机分布式训练，而 Horovod 支持单机和多机分布式训练。
• MirroredStrategy 使用 Mirrored 变量来实现分布式训练，而 Horovod 使用 NCCL 来实现分布式训练。
• MirroredStrategy 的使用更简单，而 Horovod 的使用更复杂。

如何使用 MirroredStrategy 来提高训练性能

你可以通过以下方法来使用 MirroredStrategy 来提高训练性能：

• 使用更大的批次大小。
• 使用更多的 GPU。
• 使用混合精度训练。
• 使用数据并行训练。

总结

MirroredStrategy 是 TensorFlow 中的一个分布式训练策略，它允许你在单台机器上使用多个 GPU 来训练模型。MirroredStrategy 的使用非常简单，而且它可以显著提高训练性能。