Несколько карт в TensorFlow

Зеркальная стратегия держит на каждой видеокарте копию модели и делит между ними батч при обучении. Объект создают через класс MirroredStrategy без запуска полного цикла обучения:

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
print(strategy)

Свойство num_replicas_in_sync показывает, сколько копий модели участвует в синхронном шаге. На машине с одной картой или без GPU значение равно единице:

import tensorflow as tf

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
print(strategy.num_replicas_in_sync)
# выведет 1

Создайте объект зеркальной стратегии и выведите его строковое представление.

У нового объекта зеркальной стратегии выведите число реплик в синхронном шаге.

Сохраните объект стратегии в переменную и выведите тип этой переменной.