Чтобы настроить несколько графических процессоров в TensorFlow, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько подходов:

1. Размещение графического процессора вручную. Вы можете вручную назначать операции различным графическим процессорам с помощью контекстного менеджера tf.deviceTensorFlow. Указав имя или индекс устройства графического процессора, вы можете контролировать, какой графический процессор будет использоваться для каждой операции.

import tensorflow as tf
# Specify the GPU device
with tf.device('/gpu:0'):
    # Place operations on the first GPU
    # ...
with tf.device('/gpu:1'):
    # Place operations on the second GPU
    # ...

2. Зеркальная стратегия: tf.distribute.MirroredStrategyTensorFlow позволяет автоматически реплицировать и распределять вычисления между несколькими графическими процессорами. Он синхронизирует переменные и градиенты, обеспечивая эффективное обучение на нескольких графических процессорах.

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    # Define and compile your model within this context
    # TensorFlow will automatically distribute computations across multiple GPUs
    # ...

3. Стратегия нескольких рабочих мест. Если у вас несколько компьютеров с несколькими графическими процессорами, вы можете использовать tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategyTensorFlow. Он расширяет MirroredStrategy для поддержки распределенного обучения нескольких работников.

import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()
with strategy.scope():
    # Define and compile your model within this context
    # TensorFlow will automatically distribute computations across multiple GPUs and workers
    # ...

Это всего лишь несколько способов настройки нескольких графических процессоров в TensorFlow. Не забудьте установить необходимые драйверы графического процессора и убедиться, что TensorFlow создан с поддержкой графического процессора.