如何实现Keras在多GPU上并行运行的案例分享？

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一、多张GPU的卡上使用Keras，当有多张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：数据并行将模型复制到多个GPU上，每个GPU处理一部分数据。数据并行将目标模型在‘上分割成多个副本，每个副本运行在不同的GPU上。

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。

在每个子批次上应用模型副本。 每个模型副本都在专用 GPU 上执行。

将结果（在 CPU 上）连接成一个大批量。

例如， 如果你的 batch_size 是 64，且你使用 gpus=2， 那么我们将把输入分为两个 32 个样本的子批次， 在 1 个 GPU 上处理 1 个子批次，然后返回完整批次的 64 个处理过的样本。