Keras模型不能并行到多个GPU

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，可以方便地构建和训练神经网络模型。然而，Keras在默认情况下不支持将模型并行地运行在多个GPU上。

在深度学习中，通常会使用多个GPU来加速模型的训练过程，特别是当模型非常大或者数据集非常庞大时。为了实现模型的多GPU并行运行，可以使用一些其他的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。

在TensorFlow中，可以使用tf.distribute.Strategy来实现模型的多GPU并行运行。tf.distribute.Strategy提供了多种分布式训练策略，包括MirroredStrategy、MultiWorkerMirroredStrategy和TPUStrategy等。其中，MirroredStrategy是一种常用的策略，它可以将模型的副本分布在多个GPU上，并自动处理数据的分发和梯度的聚合。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来实现模型的多GPU并行运行。torch.nn.DataParallel可以在单个机器上的多个GPU上运行模型，而torch.nn.parallel.DistributedDataParallel可以在多台机器上的多个GPU上运行模型。

总结起来，如果想要将Keras模型并行地运行在多个GPU上，可以考虑使用其他深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并利用它们提供的分布式训练策略来实现多GPU并行运行。