Keras模型始终只使用一个GPU

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，可以在多种深度学习库（如TensorFlow、Theano、CNTK）之上进行高级抽象。Keras模型始终只使用一个GPU意味着在训练和推理过程中，模型只会使用单个GPU进行计算。

Keras提供了多种方式来实现模型在单个GPU上的运行。以下是一些常见的方法：

1. 使用TensorFlow后端：Keras默认使用TensorFlow作为后端，可以通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU设备。例如，CUDA_VISIBLE_DEVICES=0表示只使用第一个GPU设备。
2. 使用TensorFlow分布式策略：TensorFlow提供了分布式策略，可以将模型训练和推理分布到多个GPU上。其中一种常见的策略是tf.distribute.OneDeviceStrategy，它可以将计算限制在单个设备上。通过使用该策略，可以确保Keras模型只使用一个GPU。
3. 使用GPU限制：在Keras中，可以使用tensorflow.keras.utils.multi_gpu_model函数将模型复制到多个GPU上，并使用tf.distribute.Strategy来限制模型在单个GPU上的运行。这样可以确保模型只使用一个GPU进行计算。

Keras模型只使用一个GPU的优势在于简化了计算资源的管理和调度，避免了多GPU之间的数据同步和通信开销。适用场景包括小型模型的训练和推理，以及对计算资源要求不高的任务。

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