是否可以从每个GPU中尽可能地利用Keras？
例如，对于2个10GB的GPU和1 GB的内存模型，我希望通过将训练集分开并在每个GPU上克隆模型10次来增加20倍的训练时间。
相反，我只找到multi_gpu_model选项（https://keras.io/utils/#multi_gpu_model），它在几个 GPU上复制模型。这有助于提高2倍的性能，因为它在每个GPU上复制一次模型。
使用fit_generator等use_multiprocessing=True选项无法以这种方式提供帮助。
这样的复制/性能提升是否可能？
感谢。