我是Tensorflow的新手，我正在研究将测试图像分发到多个GPU。我阅读了很多堆栈溢出答案和github示例，我认为可能有两种方法可以做到。
1(使用tf.fifoqueue((馈送每个GPU图像，但是在许多答案中不建议将队列(由于新的tf.data api(。而且它有一些问题(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8061(
2(使用TF.DATA API。我不确定此API是否支持GPU。在本期(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/13610(中，似乎使用tf.data api输入管道无法支持GPU喂食。
分布式TensorFlow不在我的考虑之内(因为我们的模型和服务器规模不大(
如果有人可以给我任何建议，我将非常感谢。
使用tf.data。tf.data API旨在替换几乎所有队列功能，并使一切变得更容易，更具性能。
它也可以将数据馈送到GPU。您链接到的第二个问题只是说预处理不会在GPU上进行，但是数据将在CPU上处理，然后发送到您的多个GPU。