原文:tensorflow使用多个gpu训练

关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料,比较官方的只有:tensorflow models tutorials image cifar cifar multi gpu train.py 但代码比较简单,只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练,利用到的layer activation类型不多,针对更复杂网络的情况,并没有给出指导。自己摸了不少坑之后,算是基本走通了,在此记录下 一 思路 ...

2017-12-27 17:42 0 26473 推荐指数:

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Tensorflow使用GPU训练

确认显卡驱动正确安装: CUDA版本和Tensorflow版本有对应关系,TF2.0可以使用CUDA 10.1,安装TF2.0版本,查看conda 源中的TF : 一定要安装 gpu的build,指定build安装方法: 执行命令: 然后来执行python代码测试TF是否 ...

Fri Aug 21 02:22:00 CST 2020 0 2542
tensorflow2.0】使用GPU训练模型

如果使用GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》: https ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
tensorflow使用horovod进行多gpu训练

tensorflow使用horovod多gpu训练使用Horovod,在程序中添加以下内容。此示例使用TensorFlow。 运行hvd.init() 使用固定服务器GPU,以供此过程使用 ...

Wed Feb 12 20:21:00 CST 2020 0 2381
tensorflow2.0】使用GPU训练模型

深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时,我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...

Mon Apr 13 20:31:00 CST 2020 0 4172
tensorflow 13:多gpu 并行训练

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data ...

Thu Nov 07 05:38:00 CST 2019 1 2139
tensorflow 指定使用gpu处理,tensorflow占用多个GPU但只有一个在跑

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpuGPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满。实际上我们只有一个在跑 ...

Tue Sep 19 04:57:00 CST 2017 0 2835
TensorFlow使用GPU训练时CPU占用率100%而GPU占用率很低

训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU使用,另一个GPU利用率为0, 发现 ...

Fri Mar 12 02:09:00 CST 2021 0 1308
 
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