在keras中使用multi_gpu_model时如何解决串联错误？

Question

我正在尝试使用多个GPU训练keras模型，但是在编译它时出现连接错误，而使用单个GPU可以正常工作。我该怎么办？

我正在使用tensorflow=1.4.0，keras=2.1.3和python=3.5.6

我使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"将gpu设置为1，并且可以使用，但是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"时，它将无法编译。

我用于测试的代码是：

 from utils.model.SEResNeXt import SEResNeXt
 from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model
 import os
 #os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'
 model = SEResNeXt(size=96).model
 model = multi_gpu_model(model,2)

 model.summary()

link中我用于构建模型的代码（由于yoheikikuta的实现）

ValueError: A `Concatenate` layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis. Got inputs shapes: [(None, None, None, 32), (None, 48, 48, 64), (None, None, None, 32)]