keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

下面是关于“Keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍”的完整攻略。

Keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

在Keras中，我们可以使用多个GPU来加速模型的训练。我们也可以指定使用哪个GPU来训练模型。下面是两个示例说明，展示如何实现多GPU或指定GPU的使用。

示例1：使用多个GPU训练模型

import tensorflow as tf
from keras.utils import multi_gpu_model
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 使用多个GPU训练模型
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2)
parallel_model.compile(optimizer='rmsprop',
                       loss='binary_crossentropy',
                       metrics=['accuracy'])

# 训练模型
parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=128)

在这个示例中，我们使用multi_gpu_model()函数将模型复制到两个GPU上。我们使用gpus参数指定使用的GPU数量。我们使用compile()函数编译模型。我们使用fit()函数训练模型。

示例2：指定GPU训练模型

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 指定GPU训练模型
with tf.device('/gpu:1'):
    model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=128)

在这个示例中，我们使用os.environ[]函数设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。我们使用tf.device()函数指定使用的GPU。我们使用compile()函数编译模型。我们使用fit()函数训练模型。

总结

在Keras中，我们可以使用multi_gpu_model()函数将模型复制到多个GPU上。我们可以使用gpus参数指定使用的GPU数量。我们可以使用os.environ[]函数设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用的GPU。我们可以使用tf.device()函数指定使用的GPU。