在TensorFlow中實現多GPU并行的方法通常有兩種：數據并行和模型并行。
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=10)
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"])
with strategy.scope():
# Create and compile model
在實現多GPU并行時，通常需要使用tf.distribute.MirroredStrategy來指定并行計算的策略，并在其作用域內創建和編譯模型。然后可以使用該策略來訓練模型，TensorFlow會自動將計算分配到多個GPU上進行并行計算。
