我知道TensorFlow提供了分布式训练API，可以在多个设备上进行训练，比如多个GPU、CPU、TPU，或者多台计算机（工作节点）。请参考以下文档：https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras
但我有一个问题，是否有任何可能的方法可以使用数据并行来分割训练任务，以在多个机器上进行训练（包括移动设备和计算机设备）？
如果你有任何教程或指南，我将非常感激。
回答：
据我所知，TensorFlow仅支持CPU、TPU和GPU进行分布式训练，并且所有设备应在同一网络中。
如你所提到的，可以参考多工作节点训练来连接多个设备。
tf.distribute.Strategy已集成到tf.keras中，因此当使用model.fit与tf.distribute.Strategy实例时，再使用strategy.scope()来定义你的模型，可以创建分布式变量。这使得输入数据能在你的设备上均匀分配。你可以参考这个教程了解更多细节。
此外，分布式输入也可能对你有帮助。
