tensorflow多gpu并行的方法是什么

在TensorFlow中实现多GPU并行的方法通常有两种：数据并行和模型并行。

1. 数据并行：将不同的数据样本分配给不同的GPU进行处理，然后将各个GPU的计算结果进行汇总。这种方法适用于处理大量数据的情况。

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = create_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(train_dataset, epochs=10)

2. 模型并行：将模型的不同部分分配到不同的GPU进行计算。这种方法适用于模型非常大且无法完全放入单个GPU内存的情况。

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"])
with strategy.scope():
    # Create and compile model

在实现多GPU并行时，通常需要使用tf.distribute.MirroredStrategy来指定并行计算的策略，并在其作用域内创建和编译模型。然后可以使用该策略来训练模型，TensorFlow会自动将计算分配到多个GPU上进行并行计算。