Keras MultiGPU训练失败，并显示错误消息"IndexError: pop from empty list“

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，可以在多个后端（如TensorFlow、Theano、CNTK）上运行。MultiGPU训练是指在多个GPU上并行训练深度学习模型，以加快训练速度和提高性能。

当Keras MultiGPU训练失败并显示错误消息"IndexError: pop from empty list"时，这通常是由于以下原因之一导致的：

1. GPU配置错误：确保你的系统中有多个可用的GPU，并且已正确配置Keras以使用多个GPU。你可以使用nvidia-smi命令来检查GPU的可用性和状态。另外，确保你的Keras版本支持多GPU训练。
2. 数据加载问题：这个错误消息可能是由于数据加载问题引起的。在多GPU训练中，数据需要被正确地分配给每个GPU。你可以检查你的数据加载代码，确保数据被正确地分割和分配给每个GPU。
3. 模型定义问题：这个错误消息也可能是由于模型定义问题引起的。在多GPU训练中，模型需要被正确地复制到每个GPU上。你可以检查你的模型定义代码，确保模型被正确地复制到每个GPU上。
4. 内存不足：多GPU训练需要更多的内存资源。这个错误消息也可能是由于内存不足导致的。你可以尝试减少批量大小（batch size）或者使用更小的模型来减少内存消耗。

针对Keras MultiGPU训练失败的问题，腾讯云提供了一系列适用于深度学习的云计算产品和服务，例如：

1. GPU云服务器：腾讯云的GPU云服务器提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习训练和推理。你可以通过腾讯云GPU云服务器来进行Keras MultiGPU训练。
2. 弹性GPU：腾讯云的弹性GPU可以为现有的云服务器提供GPU加速能力，提高深度学习任务的性能。你可以将弹性GPU与云服务器配合使用，进行Keras MultiGPU训练。
3. AI引擎PAI：腾讯云的AI引擎PAI提供了丰富的深度学习工具和算法库，支持分布式训练和多GPU训练。你可以使用PAI来进行Keras MultiGPU训练，并且可以方便地管理和调度训练任务。

你可以通过访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于腾讯云的深度学习产品和服务。