tensorflow 调用多个GPU来运算
时间: 2023-09-29 08:07:34 浏览: 64
在TensorFlow中,可以通过以下几种方式来调用多个GPU来运算:
1. 使用tf.device()指定运算设备:可以使用tf.device()函数来指定执行某个操作的设备。例如,可以将某个操作指定为在第一个GPU上运行,代码如下:
```
with tf.device('/device:GPU:0'):
# 执行操作
```
2. 使用tf.distribute.Strategy分发策略:TensorFlow2.0引入了tf.distribute.Strategy分发策略,可以很方便地将模型的训练、评估和推理等操作分发到多个GPU或多台机器上运行。常用的分发策略有MirroredStrategy、MultiWorkerMirroredStrategy、CentralStorageStrategy等。
3. 在模型中使用tf.keras.layers.experimental.MultiGPUModel类:这个类可以将模型复制到多个GPU上,并行地执行模型的训练和评估。使用方法如下:
```
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=['/device:GPU:0', '/device:GPU:1'])
with strategy.scope():
multi_gpu_model = tf.keras.layers.experimental.MultiGPUModel(model, num_gpus=2)
```
其中,devices参数指定要使用的GPU设备,num_gpus参数指定要使用的GPU数量。
4. 在tf.estimator.Estimator中使用tf.estimator.RunConfig类:可以使用tf.estimator.RunConfig类来配置Estimator的运行环境,包括指定GPU设备。例如:
```
config = tf.estimator.RunConfig(train_distribute=tf.distribute.MirroredStrategy(devices=['/device:GPU:0', '/device:GPU:1']))
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, config=config)
```