Keras網絡訓練

由於設備給力，且tensorflow非常吃顯存，即使不用也會全部佔滿，故想着直接使用兩塊一起訓練，但是……太年輕。 未訓練之前：  使用一塊訓練：  訓練的過程應該是將原本的網絡模型拆分到不同的gpu上進行訓練，每個gpu上應該都是完整的模型，但是實驗效果卻差強人意。 1）準確率是之前使用1塊gpu訓練的一半，理論上應該無影響，不知道該怎麼解釋；難道真的是對二者按照某種比例求了一個均值？請大神指點

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