使用Google Colab中的多个GPU在Tensorflow中进行分布式培训

Question

我最近对将分布式培训纳入我的Tensorflow项目感兴趣。 我正在使用Google Colab和Python 3来实现具有自定义，分布式培训循环的神经网络，如本指南中所述： https : //www.tensorflow.org/tutorials/distribute/training_loops

在该指南的“创建分配变量和图形的策略”部分的下面，有一些代码的图片，它们基本上设置了“ MirroredStrategy”，然后打印模型的已生成副本的数量，请参见下文。

控制台输出

据我所知，输出表明MirroredStrategy仅创建了该模型的一个副本，因此，将仅使用一个GPU来训练模型。 我的问题：Google Colab是否仅限于在单个GPU上进行培训？

我尝试在有和没有GPU加速的情况下都调用MirroredStrategy（），但是每次都只能得到一个模型副本。 这有点令人惊讶，因为当我在Python中使用多处理程序包时，我得到了四个线程。 因此，我希望有可能在Google Colab中并行训练四个模型。 Tensorflows实施分布式培训是否存在问题？

Answer 1

在Google colab上，您只能使用一个GPU，这是Google的限制。 但是，您可以在不同的gpu实例上运行不同的程序，因此通过创建不同的colab文件并将它们与gpus连接起来，但是您不能在多个gpu实例上并行放置相同的模型。 镜像策略没有问题，从个人经验来看，如果您拥有多个GPU，它会很好地工作。