MirroredStrategy是TensorFlow中的一种分布式策略,用于在多个GPU上进行模型训练。它通过在每个GPU上创建一个完整的模型副本,并使用同步方式更新参数,从而实现模型的并行训练。
MirroredStrategy的主要优势是可以充分利用多个GPU的计算能力,加快模型训练速度。它适用于大规模的深度学习任务,特别是对于需要处理大量数据和复杂模型的任务。
应用场景:
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