机器学习PAItf1写的resnet模型能用tf自带的MirroredStrategy策略实现数据？

是的，你可以使用 TensorFlow 自带的 tf.distribute.MirroredStrategy 策略来实现数据并行。这种策略可以在多个 GPU 上复制模型，并在每个 GPU 上处理不同的训练样本和梯度计算。它适用于单机多卡的情况，可以很方便地实现数据并行。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 tf.distribute.MirroredStrategy 进行数据并行：

import tensorflow as tf

# 创建 MirroredStrategy 策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 在策略范围内构建模型
with strategy.scope():
    # 构建你的 ResNet 模型
    model = ...

# 编译模型
model.compile(optimizer=..., loss=..., metrics=...)

# 使用 MirroredStrategy 进行训练
model.fit(train_dataset, epochs=...)

在上述代码中，首先创建了 MirroredStrategy 策略对象，并在该策略下构建了 ResNet 模型。在模型的编译和训练过程中，MirroredStrategy 会自动将模型复制到所有可用的 GPU 上，并进行数据并行训练。

关于性能方面的比较，tf.distribute.MirroredStrategy 和 EPL（Easy Parallel Library）的数据并行策略在大多数情况下性能相当，因为它们都采用了类似的数据并行机制。不过，性能的具体差异可能会受到硬件配置、模型复杂度以及训练数据集的大小等因素的影响。

值得注意的是，EPL 提供了更多的灵活性和高级功能，例如自动扩展到多台机器的集群环境中，以及支持更复杂的分布式训练模式。而 tf.distribute.MirroredStrategy 适用于单机多卡的场景，并且是 TensorFlow 官方提供的策略之一。