keras多GPU使用

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keras多GPU使用

1.keras提供了实现单机多GPU数据并行性的功能，为multi_gpu_model函数，以下引自keras中文文档：

keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False)

将模型复制到不同的 GPU 上。

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。

这实现了多达 8 个 GPU 的准线性加速。

此功能目前仅适用于 TensorFlow 后端。

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。

关于模型保存

要保存多 GPU 模型，请通过模板模型（传递给 multi_gpu_model 的参数）调用 .save(fname) 或 .save_weights(fname) 以进行存储，而不是通过 multi_gpu_model 返回的模型。

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keras中文文档：https://keras.io/zh/utils/

keras英文文档：https://keras.io/utils/

例子：

注意：multi_gpu_model不是一个.py文件，所以不能直接用import keras.utils.multi_gpu_model导入，

要用import keras.utils 或者from keras.utils import multi_gpu_model导入

可以用  watch -n -9 nvidia-smi  命令在linux下看GPU使用情况

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怎么在远程主机的命令行上运行代码

1.先租个实例，进入实例的jupyter notebook。

2.点击上传

3.选择要上传的代码文件和数据集

4.在jupyter上点击上传，上传时文件过大可能有点卡，我上传的数据集大概10M，等待了大概10s才上传好


5.上传好后打开一个终端


6.进入到上传了文件的文件夹，并用  python3 [代码名]   执行代码


可以看到代码开始运行：