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机器学习平台：Keras二次开发_（12）.分布式训练与多GPU支持.docx

发布：2025-03-24约1.78万字共24页下载文档

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分布式训练与多GPU支持

在深度学习任务中，随着模型复杂度和数据集规模的增加，训练时间往往会变得非常长。为了加速训练过程，Keras提供了分布式训练和多GPU支持的功能。本节将详细介绍如何在Keras中实现分布式训练和多GPU支持，使你能够更高效地利用计算资源。

1.分布式训练概述

分布式训练是指将模型训练任务分布在多个计算节点上进行，以加快训练速度和提高模型性能。Keras支持多种分布式训练策略，包括使用多GPU、多机器和混合策略。这些策略可以显著减少训练时间，特别是在处理大规模数据集和复杂模型时。

1.1分布式训练的优势

加速训练：通过并行计

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