一、基于局域网的多GPU上并行训练

TensorFlow 的 MirroredStrategy 和 PyTorch 的 DistributedDataParallel 它们可以帮助您在多个 GPU 或多个计算节点上训练大型模型。这些策略的核心目标是提高训练速度，同时保持模型的准确性和稳定性。

TensorFlow 的 MirroredStrategy

MirroredStrategy 是 TensorFlow 中的一种分布式策略，用于在多个 GPU（在同一节点上）上进行同步训练。它将模型权重复制到所有可用的 GPU 上，然后在每个 GPU 上执行模型的前向和后向传播。权重更新是在所有 GPU 上计算的平均值，以确保模型在所有设备上保持一致。MirroredStrategy 主要用于模型并行训练，通过在多个 GPU 上执行计算来加速训练过程。

要使用 MirroredStrategy，首先需要创建一个 对象，然后使用该对象创建一个分布式训练的上下文。接下来，您可以像在普通 TensorFlow 程序中一样定义和训练模型。MirroredStrategy 会自处理分布式训练的细节。

PyTorch 的 DistributedDataParallel

DistributedDataParallel 是 PyTorch 中的一种分布式训练策略，可以在多个 GPU 或多个计算节点上进行同步训练。与 TensorFlow 的 M