我需要并行计算多个深度模型并平均它们的结果。在使用GPU0完成计算后，我的工作会一直运行。
def model_train(self, params):
from nn_arch import nn_models
X, y, gpu_no = params
print("GPU NO ", gpu_no)
with tf.device('/gpu:' + str(gpu_no)):
model1 = nn_models.lenet5()
early_callback = CustomCallback()
model1.fit(X, y, batch_size=256, validation_split=0.2, callbacks=[early_callback],
verbose=1,
epochs=1)
return model1
以下是我的主要方法。 在这个例子中，我有两个GPU
def main(self, X_train, y_train, X_test, y_test):
random_buckets = self.get_random()
X = [X_train[random_buckets[k]] for k in sorted(random_buckets)]
y = [y_train[random_buckets[j]] for j in sorted(random_buckets)]
params = zip(X, y, [0, 1])
models = pool1.map(self.model_train, params)
如何使用Keras并行训练多个模型（采用数据并行方法）。