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。

参数

model: 一个 Keras 模型实例。为了避免OOM错误，该模型可以建立在 CPU 上， 详见下面的使用样例。

gpus: 整数 >= 2 或整数列表，创建模型副本的 GPU 数量， 或 GPU ID 的列表。

cpu_merge: 一个布尔值，用于标识是否强制合并 CPU 范围内的模型权重。

cpu_relocation: 一个布尔值，用来确定是否在 CPU 的范围内创建模型的权重。如果模型没有在任何一个设备范围内定义，您仍然可以通过激活这个选项来拯救它。

返回

一个 Keras Model 实例，它可以像初始 model 参数一样使用，但它将工作负载分布在多个 GPU 上。

例子

?

注意：

要保存多 GPU 模型，请通过模板模型(传递给 multi_gpu_model 的参数)调用 .save(fname) 或 .save_weights(fname) 以进行存储，而不是通过 multi_gpu_model 返回的模型。

即要用model来保存，而不是parallel_model来保存。

使用ModelCheckpoint() 遇到的问题

使用ModelCheckpoint()会遇到下面的问题：

TypeError: can't pickle ...(different text at different situation) objects

这个问题和保存问题类似，ModelCheckpoint() 会自动调用parallel_model.save()来保存，而不是model.save()，因此我们要自己写一个召回函数，使得ModelCheckpoint()用model.save()。

修改方法：

?

ParallelModelCheckpoint调用的时候，model应该为原来的model而不是parallel_model。

EarlyStopping 没有此类问题

二、设备并行

设备并行适用于多分支结构，一个分支用一个gpu。

这种并行方法可以通过使用TensorFlow device scopes实现，下面是一个例子：

?

三、分布式运行

keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的TensorFlow会话上：

?

以上这篇keras 多gpu并行运行案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。