tensorflow1.14不用keras进行多GPU联合训练

在TensorFlow 1.14版本中，虽然官方Keras库（keras）已经与TensorFlow紧密集成，但直接使用`tensorflow.keras`进行多GPU联合训练可能不如使用`tf.distribute.Strategy`那样直观。然而，如果你确实需要在TF 1.14环境下实现多GPU训练，可以采用以下方法[^2]:

1. **设置环境变量**:

   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5'  # 指定要使用的GPU ID

2. **创建单GPU模型**:

   single_model = build_model()
   single_model.load_weights(path, by_name=True)

3. **转换为多GPU模型**:

   from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model

   gpus = len(gpu_list.split(','))  # 获取GPU数量
   model = multi_gpu_model(single_model, gpus=gpus)

请注意，这种方法是在较低层次上操作，对于更高级别的API如`model.fit()`，你可能需要手动编写并调用分布式训练循环。由于这是在较旧版本的TensorFlow中，可能会有兼容性限制。

相关问题

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。

tensorflow和keras gpu

### 配置 TensorFlow 和 Keras 使用 GPU

#### 设置 TensorFlow 的 GPU 使用率

为了优化 GPU 资源管理，在 TensorFlow 中可以配置 `ConfigProto` 来控制 GPU 内存分配行为。通过启用内存增长选项 (`allow_growth`) 可以让 TensorFlow 动态申请所需显存，从而减少初始占用并提高资源利用率。

import tensorflow as tf

config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True  # 自动调整GPU内存量
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

对于 TensorFlow 2.x 版本，则推荐使用更简洁的方式来进行相同操作：

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        for gpu in gpus:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
    except RuntimeError as e:
        print(e)

这段代码会遍历所有可用的物理 GPU 设备，并开启它们的记忆体自动扩展功能[^1]。

#### 检查 TensorFlow 是否能够识别到 GPU

确认安装环境支持 GPU 加速非常重要。可以通过如下方式检测当前环境中是否存在可被 TensorFlow 访问的 GPU:

for device in tf.config.list_physical_devices():
    if 'GPU' in str(device.device_type):
        print(f"{device.name} 可用,GPU名称: {device.physical_device_desc}")

此段脚本将会打印出所有已连接且兼容 CUDA 的 NVIDIA 显卡信息[^2]。

#### 实现多 GPU 并行计算

当拥有多个 GPU 时，利用这些硬件加速器来加快模型训练速度成为可能。在 TensorFlow 1.14 结合 Keras 进行开发的情况下，实现这一点相对简单。只需定义好基础模型之后调用 `multi_gpu_model()` 函数即可完成转换工作。

from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1"  # 指定使用的GPU编号
gpu_count = len(os.environ.get("CUDA_VISIBLE_DEVICES").split(","))

base_model = create_your_model_here()

parallel_model = multi_gpu_model(base_model, gpus=gpu_count)

# 接下来就可以像平常一样编译和拟合 parallel_model 对象了...

上述例子展示了如何基于两个特定 ID 的 GPU 创建一个多 GPU 支持的应用程序实例[^3]。