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上传时间: 2021-01-21
详细说明：一、多张gpu的卡上使用keras
有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。
二、数据并行
数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。
利用multi_gpu_model实现
keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False)
具体来说，该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。 它的工作原理如下：
将模型的输入分成多个子批次。
在
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