Tensorflow 多 GPU 训练

介绍 TensorFlow中的并行主要分为模型并行和数据并行。 模型并行须要根据不一样模型设计不一样的并行方式， 其主要原理是将模型中不一样计算节点放在不一样硬件资源上运算。 比较通用的且能简便地实现大规模并行的方式是数据并行， 其思路咱们在第1章讲解过， 是同时使用多个硬件资源来计算不一样batch的数据的梯度， 而后汇总梯度进行全局的参数更新。python 数据并行又分为同步和异步，同步训练是

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