超简单keras 多GPU数据并行

女爷i 2022-04-25 09:40 311阅读 0赞

超级简单：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNDk4NTM_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

import：

from keras.utils import multi_gpu_model

这里以unet为例，首先使用标准的unet建立一个unet模型：

model = unet(input_size=(480, 640, 3))

然后注意自己是否有四个可见的GPU：

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "4,5,6,7"

之后用keras的并行方法包裹已建立模型：

model_simple1 = multi_gpu_model(model, gpus=4)

将包裹好的模型放入热油炸至金黄hhhhh

并行模型model\_simple1直接当做普通的模型compile，fit即可。

注意，这里建议**batchsize最好是能平分到几个GPU上面的，比如四个GPU，你的batchsize要能被4整除，32,28,4,16这样。更多信息：**[https://keras.io/utils/\#multi\_gpu\_model][https_keras.io_utils_multi_gpu_model]

这里提醒一下，使用多gpu建立模型，经过训练保存的权重与单gpu是不一样的，如果你要加载权重，注意加载位置。聪明点

参考资料：[https://keras.io/getting-started/faq/\#how-should-i-cite-keras][https_keras.io_getting-started_faq_how-should-i-cite-keras]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMyNDk4NTM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220125/bd0335f46170467a97bd3176717afe28.png
[https_keras.io_utils_multi_gpu_model]: https://keras.io/utils/#multi_gpu_model
[https_keras.io_getting-started_faq_how-should-i-cite-keras]: https://keras.io/getting-started/faq/#how-should-i-cite-keras

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