keras multi gpu 分布式训练

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可以参考mask rcnn的例子

一个简单的例子： 点击打开链接

还有一个教程：Keras同时用多张显卡训练网络  点击打开链接

''' 根据官方文档
    To save the multi-gpu model, use .save(fname) or .save_weights(fname) with the template model (the argument you
    passed to multi_gpu_model), rather than the model returned by multi_gpu_model.
    或者:自己制定回调函数保存：　https://www.jianshu.com/p/db0ba022936f
    或者:modelGPU.__setattr__('callback_model',modelCPU)
　　　　　#now we can train as normal and the weights saving in our callbacks will be done by the CPU model
　　　　　modelGPU.fit_generator( . . .　　　https://github.com/keras-team/keras/issues/8123
    '''

以及官方博客：https://keras.io/utils/#multi_gpu_model

如何对keras模型的每一层设置不同的学习率，以及设置不同的偏置的学习率（一般偏置学习率是权值学习率的两倍）　点击打开链接　

5 tips for multi-GPU training with Keras　点击打开链接

Maxing Multiple GPUs of Different Speeds with Keras and TensorFlow　点击打开链接

[知乎上的理论分析]如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？　点击打开链接

多GPU训练学习率的调节：点击打开链接