tensorflow多gpu并行的方法是什么

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作者
筋斗云
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在TensorFlow中实现多GPU并行的方法通常有两种:数据并行和模型并行。

  1. 数据并行:将不同的数据样本分配给不同的GPU进行处理,然后将各个GPU的计算结果进行汇总。这种方法适用于处理大量数据的情况。
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope():     model = create_model() model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])  model.fit(train_dataset, epochs=10) 
  1. 模型并行:将模型的不同部分分配到不同的GPU进行计算。这种方法适用于模型非常大且无法完全放入单个GPU内存的情况。
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"]) with strategy.scope():     # Create and compile model 

在实现多GPU并行时,通常需要使用tf.distribute.MirroredStrategy来指定并行计算的策略,并在其作用域内创建和编译模型。然后可以使用该策略来训练模型,TensorFlow会自动将计算分配到多个GPU上进行并行计算。

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