使用 TF2（对象检测 API）时，多个 GPU 是否允许更大的模型和批量大小？答案

【问题标题】：Will multiple GPUs allow for larger models and batch sizes when using TF2 (oibject detection API)?使用 TF2（对象检测 API）时，多个 GPU 是否允许更大的模型和批量大小？
【发布时间】：2026-01-24 02:15:01
【问题描述】：

我正在将 TF2 研究对象检测 API 与来自模型动物园的官方模型一起使用。但是，当我尝试训练大型模型（例如，较大的 Efficient 网络模型之一）和/或当我想使用大批量（例如 > 32）时，我的 GPU 内存就会用完。

现在我正在考虑租用一些云 GPU 或使用第二个 GPU 升级我的本地硬件。这个想法是在多个 GPU 上训练 TF2 模型。但是，在我花钱之前，我想知道这是否能解决我的问题。

那么，当一个人在多个 GPU 上训练 TF2 模型（通过对象检测 API）时，是否也会“组合”它们的内存，以便我可以训练更大的模型和/或使用更大的批量大小？

【问题讨论】：

标签： python tensorflow gpu object-detection-api

【解决方案1】：

您可以参考this 帖子了解如何使用多个 GPU 进行训练。理想情况下，如果您使用多个 GPU，您可以设置更高的批量大小，而无需对代码进行最小更改。

但是，要将大型模型拆分到多个 GPU 上，您必须进行一些代码更改，您可以参考 here

您可以查看分布式训练的所有策略列表here

【讨论】：