tensorflow2.0 gpu并行

TensorFlow 2.0 支持 GPU 并行计算，可以通过以下步骤实现：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN，确保 GPU 可以被 TensorFlow 识别。
2. 安装 TensorFlow 2.0。
3. 在代码中使用 `tf.distribute.MirroredStrategy()` 来实现数据并行。

具体来说，`tf.distribute.MirroredStrategy()` 可以在多个 GPU 上复制模型，并在每个 GPU 上运行一份数据。这样可以加速训练过程，提高模型的训练效率。

以下是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 定义数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(64)

# 定义分布式策略
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 在分布式策略下编译模型
with strategy.scope():
    model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

# 在分布式策略下训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10)