chatgpt 训练模型gpu数量 在训练模型时如何指定具体哪一（多）块GPU显卡进行训练任务

使用-GPU训练模型报OOM（out of ）错，可能是GPU显存不足或者分配显存不够合理导致的。与此不同，Keras在训练模型时会自动调整显存分配，避免出现OOM问题。这是因为Keras在模型训练期间只分配必要的显存，不会占用全部显存，这样在GPU显存有限的情况下就能有效减小OOM的概率。同时，Keras还支持多个GPU并行训练，可以显著提高训练速度。针对-GPU出现OOM的问题，有一些解决方案，例如： 1. 减小batch size，这样可减少一次性在显存中占用的空间； 2. 采用分布式训练，将计算任务分配到多个GPU上； 3. 增加GPU显存大小，可通过更换显卡等方式实现； 4. 优化网络结构和代码，例如采用更简单的模型、减少层数、删除占用大量显存的操作等。总之，-GPU和Keras都是深度学习领域常用的框架，它们各有优缺点。使用-GPU进行模型训练需要合理分配GPU显存以避免OOM问题，而Keras则自动调整显存分配，简化了模型训练的复杂性。根据自身需求和条件选择适合自己的框架，能够更好地进行深度学习模型训练。