我正在使用低级 Tensorflow API 进行模型训练。当我说低级别时，这意味着我正在定义tf.Session()图形的对象并在此会话中评估图形。

我想使用tf.distribute.MirroredStrategy().

我可以使用mirroredstrategy()tensorflow 在其文档中共享的示例在 tensorflow 顺序 API 上使用。

但是我在使用镜像策略执行 tf 低级代码时遇到了困难。

我尝试使用distribute.MirrorStrategy()，以下是资源利用的结果：

[0] GeForce RTX 2080 钛 | 48'C, 40 % | 10771 / 11019 MB | vipin(10763M) gdm(4M)
[1] GeForce RTX 2080 Ti | 37'C, 0 % | 10376 / 11014 MB | vipin(10327M) gdm(36M) gdm(8M)

即使模型使用了两个 GPU 的内存，但 GPU1 的利用率仍然为 0。

我不确定这个问题。甚至不确定 tensorflow 是否支持这一点。

请清除我的疑虑，并尽可能分享示例代码。