Tensorflow如何配置多GPU进行并行计算？

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Tensorflow开源实现多GPU训练Cifar10数据集：`cifar10_multi_gpu_train.py`；实现Cifar10神经网络的源代码：`cifar10.py`；Tensorflow中的并行分割为模型并行和数据并行。模型并行需要不同模型设计，数据并行则涉及数据分割。

Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集：cifar10_multi_gpu_train.py

Tensorflow开源实现cifar10神经网络：cifar10.py

Tensorflow中的并行分为模型并行和数据并行。模型并行需要根据不同模型设计不同的并行方式，其主要原理是将模型中不同计算节点放在不同硬件资源上运算。比较通用且能简便地实现大规模并行的方式是数据并行，同时使用多个硬件资源来计算不同batch的数据梯度，然后汇总梯度进行全局更新。

数据并行几乎适用于所有深度学习模型，总是可以利用多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU上的模型都基于同一个神经网络，网络结构一样，并且共享模型参数。