我正在使用tensorflow 2.2训练MIL模型。该模型在每个袋（批次）中具有不同数量的图像，范围从每批次18到28张图像（512,512,3）。我正在使用2个GPU 2080 TI。我在这里看到的问题是遇到小批量时。如果批处理量较小，则所有数据或批处理数据仅被馈送到一台GPU机器中，而第二个GPU则不接收任何批处理数据，从而产生了错误。 有什么解决方案可以在培训和相应地使用gpu时处理各种批处理集？
tao199107 回答：使用具有tensorflow策略的多GPU可以使NAN在验证和训练精度方面具有不同的批号
暂时没有好的解决方案，如果你有好的解决方案，请发邮件至：iooj@foxmail.com