多GPU训练神经网络：Keras中tensorlow_backend的并行计算

在深度学习中，训练神经网络通常需要大量的计算资源。为了加快训练速度，可以使用多个GPU同时进行训练。在Keras中，可以使用tensorflow_backend模块来实现多GPU的并行计算。

首先，确保你的机器上安装了tensorflow-gpu包，并且你有多个可用的GPU。

接下来，使用以下代码来配置tensorflow_backend使用多个GPU：

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.visible_device_list = '0,1'
set_session(tf.Session(config=config))

上述代码将会使用GPU0和GPU1来进行并行计算。如果你有更多的GPU，你可以在visible_device_list中添加更多的GPU编号，例如'0,1,2'。

之后，你可以使用以下代码来定义你的模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

接下来，你需要使用以下代码来编译你的模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

在训练模型之前，你需要使用以下代码来设置数据并行：

from keras.utils import multi_gpu_model

parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2)

上述代码会将你的模型进行复制，并将每个复制的模型分配到不同的GPU上。gpus参数用于设置使用几个GPU。在这个例子中，我们使用了两个GPU。

最后，你可以使用以下代码来进行模型的训练：

parallel_model.fit(x_train, y_train,
                   batch_size=128,
                   epochs=20,
                   validation_data=(x_val, y_val))

在这里，x_train和y_train是训练数据和标签，x_val和y_val是验证数据和标签。你可以根据自己的需要调整batch_size和epochs的值。

需要注意的是，在多GPU训练中，每个GPU上的批量大小将会减半，因为数据被平均分配到了多个GPU上。因此，你可能需要调整batch_size的值来保持训练的稳定性和效果。

综上所述，使用Keras中的tensorflow_backend模块可以方便地实现多GPU的并行计算，从而加快神经网络的训练速度。通过配置好tensorflow_backend和使用multi_gpu_model函数，你可以很容易地将你的模型运行在多个GPU上，从而加快训练速度并提高计算效率。