在我的设置中，我训练了一个密集的keras层，其中图层的权重成为图像嵌入。然后我拿这个图层的权重，用一组输入向量做这个点的乘积。
我想使用GPU运行它，并且使用1 GPU可以正常运行。但是，我注意到，当在数据并行模式下跟踪多个GPU的documentation时，出现的模型摘要显示了我的网络结构的变化。看起来这是因为它是在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个副本处理输入数据的不同部分＆＃34;。
问题：当我从嵌入图层中提取权重时，它仍然会给我整个图层，还是需要提取多组权重并以某种方式合并它们？