如何使用keras进行多显卡训练-创新互联

小编这次要给大家分享的是如何使用keras进行多显卡训练，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：申请域名、虚拟空间、营销软件、网站建设、榆阳网站维护、网站推广。

使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。

要使用多张显卡，需要按如下步骤：

（1）import multi_gpu_model函数：from keras.utils import multi_gpu_model

（2）在定义好model之后，使用multi_gpu_model设置模型由几张显卡训练，如下：

model=Model(...) #定义模型结构
model_parallel=multi_gpu_model(model,gpu=n) #使用几张显卡n等于几
model_parallel.compile(...) #注意是model_parallel，不是model

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文标题：如何使用keras进行多显卡训练-创新互联
文章源于：http://cdkjz.cn/article/csshps.html