kaggle如何使用两个gpu

Kaggle提供了许多不同的GPU，包括单个GPU和多个GPU。您可以使用以下代码来检查您当前所分配的GPU数量：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

如果您分配了多个GPU，您可以使用以下代码来设置TensorFlow在所有GPU上运行：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

接下来，您可以将您的模型包含在`strategy.scope()`中，以便TensorFlow可以在所有GPU上使用数据并自动并行化计算：

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

最后，您可以使用以下代码来训练您的模型：

model.fit(train_dataset, epochs=EPOCHS, validation_data=val_dataset)

在训练期间，TensorFlow将自动在所有GPU上并行运行计算。如果您的数据集非常大，您可以考虑使用`experimental_distribute_dataset`函数来将数据集分发到所有GPU上以加快训练速度。