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• 常见问题与解答

• 如何在多张GPU卡上使用Keras？

  我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。

  有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行

  大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行”

  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。Keras在keras.utils.multi_gpu_model中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。 请参考utils中的multi_gpu_model文档。 下面是一个例子：（仅适用keras2.0+）

• 
  

  from keras.utils import multi_gpu_model
  
  # Replicates `model` on 8 GPUs.
  # This assumes that your machine has 8 available GPUs.
  parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8)
  parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                         optimizer='rmsprop')
  
  # This `fit` call will be distributed on 8 GPUs.
  # Since the batch size is 256, each GPU will process 32 samples.
  parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256)