To call `multi_gpu_model` with `gpus=2`, we expect the following devices to be available: [‘/cpu:0‘,

使用多卡GPU训练时遇到的错误 阅读详情
如何使用一个GPU

To call `multi_gpu_model` with `gpus=2`, we expect the following devices to be available: ['/cpu:0', '/gpu:0', '/gpu:1']. However this machine only has: ['/cpu:0']. Try reducing `gpus
ValueError: To call `multi_gpu_model` with `gpus=2`, we expect the following devices to be available: ['/cpu:0', '/gpu:0', '/gpu:1']. However this machine only has: ['/cpu:0']. Try reducing `gpus`.

 

4

 

It looks like Keras only sees one of the GPUs.

Make sure that all 4 GPUs are accessible, you can use device_lib with TensorFlow.

from tensorflow.python.client import device_lib

def get_available_gpus():
    local_device_protos = device_lib.list_local_devices()
    return [x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU']

You might need to manually install or update GPU drivers on your instance. Consult here.

 

https://stackoverflow.com/questions/52950449/valueerror-when-using-multi-gpu-model-in-keras

 

Tensorflow_gpu 2.3 + cuda10.2 多核训练踩坑经历 Tensorflow_gpu 2.3 + cuda10.2 多核训练踩坑经历 本渣渣实验室电脑的配置是4*2080ti,系统是windows server 2019,环境是: anaconda + tensorflow2.3 +python3.8,在GPU单核训练中运行正常,但尝试了深层网络之后报错: Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape [ , ] 具体维度忘了,就是GPU显存不足。之后开始尝试GPU多核训练。尝试了两种方法: 阅读详情

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