1. Theano和Tensorflow多GPU使用问题
1.1 Theano多GPU使用问题
在使用Theano进行深度学习任务时，利用多个GPU可以加快训练速度。然而，Theano并没有原生支持多GPU训练，需要进行一些额外的配置和调整才能实现。
首先，你需要确保你的机器上安装了多个GPU，并且这些GPU都能够被Theano正确地识别。你可以使用以下代码检查：
import theano.sandbox.cuda
theano.sandbox.cuda.use('gpu,0') #指定第一个GPU
如果你的机器上有多个GPU，在这里使用theano.sandbox.cuda.use()函数指定要使用的GPU编号，比如gpu,0代表第一个GPU。
接下来，当你定义Theano的函数和图时，需要使用加速器函数theano.gpuarray.shared_constructor来构建共享变量：
import theano.gpuarray
from theano import tensor as T
# 定义一个共享变量
x = theano.gpuarray.shared_constructor(
numpy.asarray([1, 2, 3], dtype=theano.config.floatX), target='gpu'
)
# 定义一个Theano函数
f = theano.function([], x * 2)
# 使用多个GPU进行计算
with theano.gpuarray.change_flags(device='cuda1'):
print(f()) # 输出[2, 4, 6]
以上代码中，我们首先使用theano.gpuarray.shared_constructor函数将数据放入GPU上。然后，我们定义了一个简单的Theano函数，将共享变量乘以2。最后，在with语句中，我们使用theano.gpuarray.change_flags函数切换到不同的GPU上，并调用Theano函数进行计算。
1.2 Tensorflow多GPU使用问题
与Theano不同，Tensorflow提供了更直接的方式来使用多个GPU，并支持使用多个GPU进行模型训练。下面我们将介绍一种常用的Tensorflow多GPU训练的方法。
首先，你需要在Tensorflow中将模型的参数分布到多个GPU上。可以使用tf.device函数将不同部分的模型分配到不同的GPU上：
import tensorflow as tf
# 构建模型
def model(input):
with tf.device('/gpu:0'):
# 定义第一个GPU上的模型部分
with tf.device('/gpu:1'):
# 定义第二个GPU上的模型部分
# 返回结果（可以是多个GPU上的计算结果）
# 使用多个GPU进行训练
with tf.Session() as sess:
with tf.device('/cpu:0'):
# 定义训练操作和损失函数
for i in range(num_epochs):
# 执行训练操作
# 合并多个GPU上的计算结果
with tf.device('/cpu:0'):
# 定义多个GPU上计算结果的合并操作
在以上代码中，我们使用tf.device函数将模型的不同部分分配到不同的GPU上进行计算。在训练过程中，我们将训练操作和损失函数定义在主CPU上，然后在每个训练步骤中，使用多个GPU进行计算。
最后，在tf.device函数的上下文中，我们可以定义将多个GPU上的计算结果合并到主CPU上的操作，并在训练完成后执行该操作。
2. 结论
在本文中，我们讨论了Theano和Tensorflow在多GPU使用方面的问题。对于Theano，我们介绍了使用theano.sandbox.cuda.use()函数选择要使用的GPU，以及使用theano.gpuarray.shared_constructor函数将变量放入GPU中的方法。对于Tensorflow，我们介绍了使用tf.device函数将模型部分分配到多个GPU上进行计算的方法。
无论使用Theano还是Tensorflow，多GPU并行计算都可以有效地加快深度学习任务的训练速度。然而，不同的框架在多GPU使用方面的实现方式略有不同，开发者需要根据自己的需求选择合适的方法。