我的整个基于tensorflow1.14的模型已经搭建完毕且能正常运行，现在想能使其多GPU设备同时训练，用keras是不是不可行

Keras通常是在TensorFlow之上构建的高级API，对于多GPU并行训练的支持相对直接和简单。在TensorFlow 1.x版本中，你可以通过`tf.distribute.Strategy`来实现跨GPU的分布式训练。虽然Keras本身不直接支持多GPU训练（在1.x版本中），但你可以使用`MirroredStrategy`或`MultiWorkerMirroredStrategy`等策略来扩展到多个GPU。

下面是一个基本的示例，展示如何在Keras中启用多GPU训练[^1]：

# 导入必要的模块
import tensorflow as tf

# 检查当前可用的GPU数量
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(gpus=gpus)
else:
    print("No GPUs available")

# 将模型和优化器置于策略作用域内
with strategy.scope():
    model = ...  # 定义你的模型
    optimizer = ...  # 定义优化器

    # 创建一个数据分布器
    dataset = ...
    data_iterator = iter(dataset)

    # 开始训练
    for epoch in range(num_epochs):
        for step, (x, y) in enumerate(data_iterator):
            with tf.GradientTape() as tape:
                predictions = model(x, training=True)
                loss_value = compute_loss(y, predictions)
            gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
            optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

注意，这只是一个基础示例，实际操作可能需要调整以适应你的具体模型结构和数据加载方式。另外，在切换到多GPU时，务必考虑同步问题以及潜在的性能瓶颈。