? ? 當多GPU樹形拓撲構建完畢，數據預緩沖到GPU顯存，開始進入多GPU并行訓練。Caffe的Solver提供了兩個用于多GPU訓練的回調函數：on_start()和on_gradient_ready()。如圖4-5所示，on_start函數用于將參數分發拷貝到每一個GPU中，on_gradeint_ready函數用于歸約反向傳播的梯度值。

?

轉載于:https://www.cnblogs.com/wuxiangli/p/7121338.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的caffe多个gpu数据合并到一起的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。