Keras使用多个GPU并行
model = Model(inputs=[v_i, v_j], outputs=output_list) model = multi_gpu_model(model,4) model.compile(....)
主要就是第二句话中的
multi_gpu_model函数,会把数据和模型分到多个gpu上执行 有个坑,就是整个程序导入keras时要么全部from keras import ...,要么全部 from tensorflow.python.keras import ...,不能tensorflow里的keras不能和原生keras混用,要不就会报Node' object has no attribute 'output_masks的错误 https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754 上边博客里边动态分配内存时,如果使用的是tensorflow里的keras那么不用set_session,如果远程keras那么需要K.set_session(sess)
转载于:https://www.cnblogs.com/stAr-1/p/10757378.html
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