十二、设备和服务器上的分布式 TensorFlow

在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。

在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。 首先，我们会先在一台机器上的多个设备上分配计算，然后在多台机器上的多个设备上分配计算。

与其他神经网络框架相比，TensorFlow 对分布式计算的支持是其主要亮点之一。 它使您可以完全控制如何跨设备和服务器分布（或复制）您的计算图，并且可以让您以灵活的方式并行和同步操作，以便您可以在各种并行方法之间进行选择。

我们来看一些最流行的方法来并行执行和训练一个神经网络，这让我们不再需要等待数周才能完成训练算法，而最终可能只会等待几个小时。 这不仅可以节省大量时间，还意味着您可以更轻松地尝试各种模型，并经常重新训练模型上的新数据。

还有其他很好的并行化例子，包括当我们在微调模型时可以探索更大的超参数空间，并有效地运行大规模神经网络。

但我们必须先学会走路才能跑步。 我们先从一台机器上的几个 GPU 上并行化简单图形开始。