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当使用多个 GPU 对模型进行推理（例如调用方法：model(inputs)）并计算其梯度时，机器只使用一个 GPU，其余空闲。

例如在下面的代码片段中：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

# Make the tf-data
path_filename_records = 'your_path_to_records'
bs = 128

dataset = tf.data.TFRecordDataset(path_filename_records)
dataset = (dataset
           .map(parse_record, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
           .batch(bs)
           .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)
          )

# Load model trained using MirroredStrategy
path_to_resnet = 'your_path_to_resnet'
mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with mirrored_strategy.scope():
    resnet50 = tf.keras.models.load_model(path_to_resnet)

for pre_images, true_label in dataset:
    with tf.GradientTape() as tape:
       tape.watch(pre_images)
       outputs = resnet50(pre_images)
       grads = tape.gradient(outputs, pre_images)

仅使用一个 GPU。您可以使用 nvidia-smi 分析 GPU 的行为。我不知道它是否应该像这样，model(inputs) …