tensorflow 如何自动调用多个GPU来参与运算

TensorFlow 提供了多种方式来自动调用多个 GPU 参与运算，其中最常用的方式是通过使用 `tf.distribute` 模块中的分布式策略来实现。

以下是使用分布式策略自动调用多个 GPU 参与运算的步骤：

1. 导入 TensorFlow 和分布式策略模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

2. 定义模型：

def get_model():
    inputs = keras.Input(shape=(784,))
    x = layers.Dense(512, activation='relu')(inputs)
    x = layers.Dense(256, activation='relu')(x)
    x = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = keras.Model(inputs, x)
    return model

3. 定义分布式策略：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

4. 在分布式策略下创建模型：

with strategy.scope():
    model = get_model()

5. 编译模型：

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=keras.optimizers.SGD(),
              metrics=['accuracy'])

6. 加载数据：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255.0
y_train = y_train.astype('float32')
y_test = y_test.astype('float32')

7. 定义训练参数：

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(64)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(64)

8. 训练模型：

model.fit(train_dataset, epochs=10)

在上述代码中，`tf.distribute.MirroredStrategy()` 创建了一个镜像策略，该策略会自动将模型复制到所有可用的 GPU 上，并在每个 GPU 上运行模型的一个副本。`with strategy.scope():` 语句将模型包装在策略的上下文中，以便可以自动调用多个 GPU 进行训练。`model.fit()` 方法用于训练模型。在使用分布式策略的情况下，可以像使用单个 GPU 进行训练一样使用该方法。

通过上述步骤，可以轻松地自动调用多个 GPU 参与 TensorFlow 运算。