如何编程keras或tensorflow来分割多GPU上的训练，让我们假设你在一个拥有8个GPU的amaozn ec2实例中，你想要使用它们来加快训练速度，但是你的代码只适用于单个cpu或GPU？
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是的，可以在多个GPU上运行Keras型号。这只能通过TensorFlow后端暂时实现，因为Theano功能仍然相当新。我们期待在不久的将来在Theano中添加对多GPU的支持（它应该相当简单）。
使用TensorFlow后端，您可以像在纯TensorFlow中一样实现此目的：在定义Keras图层时使用with tf.device（d）作用域。
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