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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。
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
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