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机器学习平台：TensorFlow二次开发_（6）.TensorFlow分布式训练与部署.docx

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    TensorFlow分布式训练与部署

    在现代机器学习应用中，模型的训练和部署往往需要处理大规模数据集和复杂的模型结构。单机训练和部署已经无法满足这些需求，因此分布式训练和部署成为了解决这些问题的关键技术。本节将详细介绍如何在TensorFlow中进行分布式训练和部署，包括基本概念、环境搭建、代码实现以及最佳实践。

    分布式训练的基本概念

    分布式训练是指将训练任务分布在多台机器上并行处理，以加速模型训练过程。在TensorFlow中，分布式训练可以通过多种方式实现，包括数据并行和模型并行。

    数据并行

    数据并行是指将数据集分割成多个子集，每个子集在不同的设备上

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