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这篇文章主要为大家展示了keras如何用多gpu并行运行，内容简而易懂，希望大家可以学习一下，学习完之后肯定会有收获的，下面让小编带大家一起来看看吧。
一、多张gpu的卡上使用keras
有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。
二、数据并行
数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。
利用multi_gpu_model实现
keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False)
具体来说，该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。 它的工作原理如下：
将模型的输入分成多个子批次。
在每个子批次上应用模型副本。 每个模型副本都在专用 GPU 上执行。
将结果（在 CPU 上）连接成一个大批量。
例如， 如果你的 batch_size 是 64，且你使用 gpus=2， 那么我们将把输入分为两个 32 个样本的子批次， 在 1 个 GPU 上处理 1 个子批次，然后返回完整批次的 64 个处理过的样本。
参数
model: 一个 Keras 模型实例。为了避免OOM错误，该模型可以建立在 CPU 上， 详见下面的使用样例。
gpus: 整数 >= 2 或整数列表，创建模型副本的 GPU 数量， 或 GPU ID 的列表。
cpu_merge: 一个布尔值，用于标识是否强制合并 CPU 范围内的模型权重。
cpu_relocation: 一个布尔值，用来确定是否在 CPU 的范围内创建模型的权重。如果模型没有在任何一个设备范围内定义，您仍然可以通过激活这个选项来拯救它。
返回
一个 Keras Model 实例，它可以像初始 model 参数一样使用，但它将工作负载分布在多个 GPU 上。
例子
import tensorflow as tf
from keras.applications import Xception
from keras.utils import multi_gpu_model
import numpy as np
num_samples = 1000
height = 224
width = 224
num_classes = 1000
# 实例化基础模型（或者「模版」模型）。
# 我们推荐在 CPU 设备范围内做此操作，
# 这样模型的权重就会存储在 CPU 内存中。
# 否则它们会存储在 GPU 上，而完全被共享。
with tf.device('/cpu:0'):
model = Xception(weights=None,
input_shape=(height, width, 3),
classes=num_classes)
# 复制模型到 8 个 GPU 上。
# 这假设你的机器有 8 个可用 GPU。
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8)
parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='rmsprop')
# 生成虚拟数据
x = np.random.random((num_samples, height, width, 3))
y = np.random.random((num_samples, num_classes))
# 这个 `fit` 调用将分布在 8 个 GPU 上。
# 由于 batch size 是 256, 每个 GPU 将处理 32 个样本。
parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256)
# 通过模版模型存储模型（共享相同权重）：
model.save('my_model.h6')另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。