机器学习PAI为啥本地不支持 mirrored 啊？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

MirroredStrategy是TensorFlow提供的一种分布式训练策略，用于在单机多卡环境下进行模型训练。这种策略利用多个GPU或TPU设备在同一台机器上并行处理不同的数据副本，并使用梯度聚合来更新模型参数。

虽然MirroredStrategy是TensorFlow的功能，但在本地环境和EMR（Elastic MapReduce）等云服务上使用时需要满足以下条件：

1. 多卡设备：MirroredStrategy需要在一台具有多个可用GPU或TPU设备的机器上运行。如果你的本地计算机或EMR实例只有单个GPU或TPU设备，则无法使用MirroredStrategy。

2. 分布式环境：MirroredStrategy通常与分布式训练一起使用，以实现更高效的计算和通信。在本地环境中，如果没有设置适当的分布式配置，MirroredStrategy可能无法正常工作。而在EMR等云服务上，由于网络和资源配置的限制，可能也无法在分布式环境中使用MirroredStrategy。

机器学习PAI平台为了提供更好的分布式训练体验，在其特定的环境中，对MirroredStrategy进行了适配和支持。它为用户提供了能够在单机多卡环境下使用MirroredStrategy的便利性，无需用户自行配置底层的分布式环境。

总结起来，MirroredStrategy在本地和EMR等云服务上不能直接使用的原因是需要满足多卡设备和适当的分布式环境条件。机器学习PAI通过提供集成的平台和相关资源，使得在其环境中可以方便地使用MirroredStrategy进行单机多卡训练。