擅长:python、mysql、java
<p>我不完全理解你的要求,但让我给你一个10000英尺的解释。它可能会帮助你理解什么时候应该使用它</p>
<ol>
<li><p><code>tf.data.prefetch</code>:假设在训练模型时有两个步骤。a) 读取数据,b)处理数据。在处理数据时,您可以读取更多数据,以确保在使用当前批次数据完成“培训”后数据可用。试想一个生产者/消费者模型。您不希望消费者在生成更多数据时处于空闲状态</p>
</li>
<li><p><code>tf.distribute.mirroredstrategy</code>:如果您有一台具有多个GPU的机器,则此选项会有所帮助。它允许在同一台机器上“并行”训练模型</p>
</li>
<li><p><code>tf.distribute.multiworkerstrategy</code>:假设现在有一个包含5台机器的集群。您可以使用所有这些工具以分布式方式训练您的模型</p>
</li>
</ol>
<p>这只是你在这里提到的3个项目的简单解释</p>