深度学习的发展已经取得了很大的成功，但是深度学习需要大量的计算资源，因此训练速度非常缓慢，这也是深度学习技术应用的瓶颈之一。为了加快训练速度，我们可以使用多个GPU同时训练模型。本文将介绍如何在TensorFlow中同时调用双显卡进行训练，以提高深度学习模型的训练效率。

    一、检查显卡是否支持SLI

    首先，我们需要检查显卡是否支持NVIDIA的ScalableLinkInterface（SLI）技术。SLI可以将多个GPU组合成一个逻辑单元，从而提供更高的图形性能。如果您的显卡不支持SLI，则无法同时调用多个GPU进行训练。

    在Windows操作系统中，可以通过NVIDIA控制面板来检查显卡是否支持SLI。打开NVIDIA控制面板，在“3D设置”菜单下选择“设置SLI和PhysX配置”，然后查看“滑动模式”选项。如果该选项显示为“单GPU”，则您的显卡不支持SLI。

    二、安装CUDA和cuDNN

    在使用TensorFlow进行深度学习训练时，需要使用NVIDIA的CUDA和cuDNN软件包。CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，可用于加速计算密集型应用程序；cuDNN是NVIDIA开发的用于深度神经网络的GPU加速库。

    在安装CUDA和cuDNN之前，请确保您已经安装了适当版本的NVIDIA驱动程序。然后，您可以从NVIDIA的官方网站下载CUDA和cuDNN软件包，并按照官方文档进行安装。

    三、配置TensorFlow

    为了同时调用双显卡进行训练，我们需要对TensorFlow进行一些配置。首先，我们需要定义TensorFlow的会话（Session）对象，并将其绑定到两个GPU上。

    python

    importtensorflowastf

    #定义会话对象

    sess=tf.Session()

    #设置TensorFlow使用的GPU设备

    withtf.device('/gpu:0'):

    #构建模型和优化器

    ...

    withtf.device('/gpu:1'):

    #构建模型和优化器

    ...

    在上面的代码中，我们首先创建了一个TensorFlow会话对象。然后，使用with语句将TensorFlow的计算任务分别分配给两个GPU设备。在每个with语句块中，我们可以构建深度学习模型和优化器。

    四、多GPU并行训练

    在TensorFlow中，为了利用多个GPU进行并行训练，我们需要使用tf.train.SyncReplicasOptimizer类。这个类可以将训练任务分配给多个工作进程，并通过梯度平均来同步更新参数。

    python

    importtensorflowastf

    #定义会话对象

    sess=tf.Session()

    #定义优化器

    optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)

    #将优化器封装为SyncReplicasOptimizer对象

    sync_replicas_optimizer=tf.train.SyncReplicasOptimizer(

    optimizer,

    replicas_to_aggregate=2,

    total_num_replicas=2,

    use_locking=True)

    #定义计算图

    withtf.device('/gpu:0'):

    #构建模型和损失函数

    ...

    withtf.device('/gpu:1'):

    #构建模型和损失函数

    ...

    #创建训练操作

    train_op=sync_replicas_optimizer.minimize(loss,global_step=global_step)

    #创建同步队列和计算同步状态的操作

    sync_replicas_hook=sync_replicas_optimizer.make_session_run_hook(is_chief)

    在上面的代码中，我们首先定义了一个TensorFlow会话对象。然后，我们创建了一个Adam优化器，并将其封装为SyncReplicasOptimizer对象。replicas_to_aggregate参数指定每次更新时要聚合的副本数，total_num_replicas参数指定总共需要的副本数。

    接下来，我们使用with语句将TensorFlow的计算任务分别分配给两个GPU设备。在每个with语句块中，我们可以构建深度学习模型和损失函数。

    最后，我们创建了训练操作train_op，并通过SyncReplicasOptimizer对象的make_session_run_hook方法创建了同步队列和计算同步状态的操作sync_replicas_hook。

    五、总结

    本文介绍了如何在TensorFlow中同时调用双显卡进行训练，以提高深度学习模型的训练效率。首先，我们需要检查显卡是否支持SLI。然后，安装CUDA和cuDNN软件包，并对TensorFlow进行一些配置。最后，我们介绍了如何使用tf.train.SyncReplicasOptimizer类实现多GPU并行训练。

    当然，除了以上介绍的方式外，还有很多其他的方法可以实现多GPU并行训练。读者可以根据自己的需求选择适合自己的方法。

whatsapp官网版下载：https://cjge-manuscriptcentral.com/software/2949.html