单机多gpu神经网络keras并行训练

在Keras中进行单机多GPU的并行训练通常有两种方法：数据并行和模型并行。

数据并行：将数据分成多个小批次，每个GPU使用不同的小批次进行训练，然后将梯度聚合并更新模型。这种方法适用于较大的模型和较小的批量大小。

模型并行：将模型分成多个部分，每个GPU训练其中的一部分，然后将梯度聚合并更新模型。这种方法适用于较大的模型和较大的批量大小。

下面是一个使用数据并行的例子：

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.utils import multi_gpu_model

num_gpus = 2
batch_size = 64

# 定义模型
input_layer = Input(shape=(100,))
hidden_layer = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
output_layer = Dense(10, activation='softmax')(hidden_layer)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 复制模型到多个GPU
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=num_gpus)

# 编译模型
parallel_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 生成数据
x_train = tf.random.normal(shape=(1000, 100))
y_train = tf.random.normal(shape=(1000, 10))

# 训练模型
parallel_model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size*num_gpus, epochs=10)

在上面的例子中，我们使用了`multi_gpu_model`函数将模型复制到两个GPU中。然后我们编译这个模型，并使用`fit`函数进行训练。我们将批量大小乘以GPU的数量来确保每个GPU使用的批量大小相同。