是的,Keras可以使用一个GPU同时训练两个不相关的模型。Keras是一个高级神经网络API,它可以在多种深度学习框架(如TensorFlow、CNTK和Theano)之上运行。Keras提供了一个简单而直观的接口,使得构建和训练深度学习模型变得更加容易。
在Keras中,可以使用多个GPU来并行训练不相关的模型。这可以通过使用TensorFlow的tf.distribute.Strategy来实现。tf.distribute.Strategy是TensorFlow的一个API,用于在多个设备上分布式训练模型。通过使用tf.distribute.MirroredStrategy,可以将模型复制到多个GPU上,并在每个GPU上训练不同的模型。
优势:
应用场景:
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