有人能告诉我下面代码的功能吗？我知道它与批次大小一起使用，但它到底在计算什么？请问有人能告诉我吗？

BATCH_SIZE = 8 * strategy.num_replicas_in_sync

回答：

通常，在一台只有1个GPU/CPU的机器上，损失会被除以输入批次中的样本数量。

那么，在使用 tf.distribute.Strategy 时，损失应该如何计算呢？

举个例子，假设你有4个GPU，批次大小为64。一个输入批次会被分配到各个副本（4个GPU）上，每个副本得到大小为16的输入。

每个副本上的模型会对其各自的输入进行前向传递并计算损失。现在，损失不应该除以各自输入中的样本数量（BATCH_SIZE_PER_REPLICA = 16），而应该除以全局批次大小（GLOBAL_BATCH_SIZE = 64）。

为什么要这样做呢？

这是因为在每个副本上计算出梯度后，它们会通过求和的方式在副本间进行同步。

参见这里 – https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/custom_training#define_the_loss_function