model = model(inputs=[v_i, v_j], outputs=output_list)model = multi_gpu_model(model,4)
model.compile(....)
主要就是第二句話中的
multi_gpu_model函式，會把資料和模型分到多個gpu上執行有個坑，就是整個程式匯入keras時要麼全部from keras import ...,要麼全部 from tensorflow.python.keras import ...，不能tensorflow裡的keras不能和原生keras混用，
要不就會報node' object has no attribute 'output_masks的錯誤
上邊部落格裡邊動態分配記憶體時，如果使用的是tensorflow裡的keras那麼不用set_session,如果遠端keras那麼需要k.set_session(sess)
實驗 Keras多GPU訓練
鏈結1 鏈結2 鏈結3 鏈結4 如圖是我的python和keras的版本，碰到了乙個問題是無法從keras.utils匯入multi gpu model。鏈結2給出了一些解決辦法，但我通過pip install upgrade keras 2.2.5，更新了一下版本後，keras.utils中就出現...
GPU 並行結構層次
從程式上，gpu的並行層次依次為 grid block wrap 每個kernel對應乙個grid。wrap內的執行緒可以通過排程器來控制執行，乙個wrap內的執行緒同時執行。wrap 的大小為32，所有指定block 的大小時，最好是32的大小，以免造成資源的浪費。每個執行緒有自己的local m...
caffe中使用多個GPU的方法
由於在ubuntu中使用caffe的程式時，都使用.sh檔案，該檔案中常見的命令為 build tools caffe train solver examples test solver.prototxt當電腦中有多個gpu時，預設使用gpu0。如果想使用其他的gpu，可以將該檔案內容修改如下 bu...