मैं चाहता हूं कि मेरा मॉडल एकाधिक जीपीयू साझा करने वाले पैरामीटर पर चल रहा हो लेकिन डेटा के विभिन्न बैचों के साथ।केरास के साथ बहु जीपीयू प्रशिक्षण कैसे करें?
क्या मैं ऐसा कुछ कर सकता हूं model.fit() के साथ? क्या कोई और विकल्प है?
मेक_परेलल फ़ंक्शन का उपयोग करने का प्रयास करें: https://github.com/kuza55/keras-extras/blob/master/utils/multi_gpu.py (यह केवल tensorflow बैकएंड के साथ काम करेगा)।
केरास अब keras.utils.multi_gpu_model का उपयोग करते हुए, एकाधिक जीपीयू में डिवाइस समांतरता के लिए अंतर्निर्मित समर्थन के रूप में (v2.0.9 के रूप में) है।
वर्तमान में, केवल टेन्सफोर्लो बैक-एंड का समर्थन करता है।
अच्छा उदाहरण यहाँ (दस्तावेज़): https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-run-a-keras-model-on-multiple-gpus इसके अलावा यहां शामिल: https://datascience.stackexchange.com/a/25737