使用TensorFlow2.2中的MirrorStrategy进行分布式训练，但自定义训练循环不起作用-更新梯度时卡住

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，TensorFlow 2.2版本引入了MirrorStrategy来支持分布式训练。MirrorStrategy是一种数据并行的分布式训练策略，它可以在多个设备上复制模型，并在每个设备上处理不同的训练数据。然后，通过聚合各个设备上的梯度来更新模型参数。

在使用MirrorStrategy进行分布式训练时，如果自定义训练循环不起作用并且在更新梯度时卡住，可能有以下几个原因和解决方法：

1. 检查代码逻辑：确保在自定义训练循环中正确地定义了训练步骤和梯度更新操作。可以参考TensorFlow官方文档或示例代码来确保正确性。
2. 检查设备配置：确保每个设备上的TensorFlow版本一致，并且设备之间的网络连接正常。还要确保每个设备上的资源（如GPU、内存）足够支持分布式训练。
3. 检查数据分布：MirrorStrategy要求将训练数据均匀分布在各个设备上。如果数据分布不均匀，可能导致某些设备上的训练步骤较慢，从而导致更新梯度时卡住。可以考虑对数据进行重新分配或使用数据并行的其他策略。
4. 检查模型定义：确保模型定义与MirrorStrategy兼容。某些操作可能不支持分布式训练，需要进行相应的修改或替换。
5. 检查TensorFlow版本：确保使用的TensorFlow版本与MirrorStrategy兼容。如果版本不匹配，可能会导致一些功能无法正常工作。

总结起来，当使用TensorFlow2.2中的MirrorStrategy进行分布式训练时，如果自定义训练循环不起作用并且在更新梯度时卡住，需要检查代码逻辑、设备配置、数据分布、模型定义和TensorFlow版本等方面的问题，并进行相应的调整和修复。