tensorflow 单机多卡 官方cifar10例程

 

测试了官方历程，看没有问题，加上时间紧任务重，就不深究了。

官方tutorials：https://www.tensorflow.org/tutorials/images/deep_cnn

github源码：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10

值得注意的是：

• 运行多GPU训练的脚本：
  

  python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus = 1 --batch_size=4096

• 在有4个1080TI的服务器上 运行如下shell命令，后者速度明显提升。
  

  python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=1 --max_steps=100  --batch_size=4096
  python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=2 --max_steps=100  --batch_size=2048
  python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=3 --max_steps=100  --batch_size=1024
  python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus=4 --max_steps=100  --batch_size=512

  结果为：

  num_gpus	batch_size	min msec/batch
  1	4096	256
  2	2048	64
  3	1024	29
  4	512	15