Wie man mehrere GPUs mit TensorFlow verwendet (keine Code-Änderungen erforderlich)

Dieser Artikel ist eine praktische technische Anleitung zur Konfiguration von TensorFlow für GPU-Beschleunigung. Er deckt alles ab, von der Erkennung und Nutzung von GPUs mit tf.config, der Steuerung des Speicherwachstums, der manuellen Festlegung von Geräteplatzierungen bis hin zur Protokollierung der Tensor-Ausführung über GPUs hinweg. Er untersucht auch, wie Modelle über mehrere physische oder virtuelle GPUs skaliert werden können, indem sowohl manuelle Strategien als auch tf.distribute.Strategy verwendet werden. Egal, ob Sie Deep-Learning-Modelle lokal ausführen oder sich auf die Produktion vorbereiten, diese Schritt-für-Schritt-Anleitung hilft Ihnen, die GPU-Fähigkeiten von TensorFlow zu erschließen und zu optimieren.