我打算用多个GPU训练模型，我想知道为什么我确实需要使用分片。
我有以下代码。
dataset = ...
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
for i in range(FLAGS.num_gpus):
with tf.device('/gpu:%d' % i):
data = iterator.get_next()
loss = ...
这样做是错误的方式吗？使用dataset.shard（...）更有利吗？