keras使用multi_gpu_model多GPU拆分batshsize

先来看最终效果

两块卡GPU的利用率都会占满，训练速度会肉眼可见的提升

在此之前使用python的os库自带的GPU分配，代码如下

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"  # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,0"  # 设置当前使用的GPU设备

如果只使用这两行代码会出现仍然是单块卡的占用率跑满，另一块卡占用率为0，这种情况并没有真正的将每一个batchsize的数据平分给两块卡，而是简简单单的占用了两个显存。由于深受batchsize过大导致的OOM痛苦，所以查了keras的官方文档发现了multi_gpu_model这个函数，当然还有多分支设备并行的方法，目前还没用到，用到之后再写。

keras官方给了分配多显卡的函数multi_gpu_model，简单来说就是一行代码

from keras.utils import multi_gpu_model
model = multi_gpu_model(ori_model, gpus=2)

针对keras不同的版本可能import的方式不相同，