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python - 是否可以在 tensorflow 中跨多个 GPU 拆分网络?

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 19:35:48 25 4
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我计划运行一个非常大的循环网络(例如 2048x5),是否可以在 tensorflow 中的一个 GPU 上定义一层?我应该如何实现模型才能达到最佳效率。我了解 GPU 间或 GPU-CPU-GPU 通信会产生开销。

最佳答案

在 TensorFlow 中,跨多个 GPU 拆分大型模型当然是可能的,但最佳地做到这一点是一个艰巨的研究问题。通常,您需要执行以下操作:

  1. with tf.device(...): 包裹代码的大块连续区域 block ,命名不同的 GPU:

    with tf.device("/gpu:0"):
    # Define first layer.

    with tf.device("/gpu:1"):
    # Define second layer.

    # Define other layers, etc.
  2. 构建优化器时,将可选参数 colocate_gradients_with_ops=True 传递给 optimizer.minimize()方法:

    loss = ...
    optimizer = tf.train.AdaGradOptimizer(0.01)
    train_op = optimizer.minimize(loss, colocate_gradients_with_ops=True)
  3. (可选。)当您创建 tf.Session 时,您可能需要在 tf.ConfigProto 中启用“软放置” ,如果模型中的任何操作无法在 GPU 上运行:

    config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
    sess = tf.Session(config=config)

关于python - 是否可以在 tensorflow 中跨多个 GPU 拆分网络?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36313934/

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