Keras是一个高级神经网络框架，可以在多GPU上进行并行训练，以提高训练效率。如下：
1. 安装Keras和TensorFlow
需要安装Keras和TensorFlow，安装完成后，可以使用Keras搭建神经网络模型，并使用TensorFlow来进行训练。
2. 配置多GPU环境
需要配置多GPU环境，可以使用CUDA，也可以使用NVIDIA-Docker，它们都可以支持多GPU的训练。
3. 使用Keras搭建模型
可以使用Keras搭建模型，可以使用Sequential API或者Functional API，它们都可以支持多GPU的训练。
4. 使用多GPU训练模型
可以使用多GPU来训练模型，可以使用Keras的multi_gpu_model函数，它可以将模型部署到多个GPU上，并使用多GPU来训练模型。
from keras.utils import multi_gpu_model # 建立模型 model = ... # 将模型部署到多GPU上 model = multi_gpu_model(model, gpus=2) # 使用多GPU训练模型 model.fit(x, y)
以上就是，通过使用Keras的multi_gpu_model函数，可以轻松地将模型部署到多GPU上，从而提高训练效率。