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tensorflow多gpu并行的方法是什么

小億
89
2024-03-28 12:45:59
欄目: 深度學習

在TensorFlow中實現(xiàn)多GPU并行的方法通常有兩種：數(shù)據(jù)并行和模型并行。

  1. 數(shù)據(jù)并行：將不同的數(shù)據(jù)樣本分配給不同的GPU進行處理，然后將各個GPU的計算結果進行匯總。這種方法適用于處理大量數(shù)據(jù)的情況。
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：將模型的不同部分分配到不同的GPU進行計算。這種方法適用于模型非常大且無法完全放入單個GPU內(nèi)存的情況。
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"])
with strategy.scope():
    # Create and compile model

在實現(xiàn)多GPU并行時，通常需要使用tf.distribute.MirroredStrategy來指定并行計算的策略，并在其作用域內(nèi)創(chuàng)建和編譯模型。然后可以使用該策略來訓練模型，TensorFlow會自動將計算分配到多個GPU上進行并行計算。

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