『TensorFlow』分布式训练_其二_单机多GPU并行&GPU模式设定
建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 一、tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config ...
原文：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 parallelism ，另外一种是模型并行化 model parallelism 。 深度模型训练方法： 深度 ...
2019-11-06 21:38 1 2139 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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/cifar10/cifar10_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 ...
keras使用多GPU并行训练模型 | keras multi gpu training
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/95370db7/，欢迎阅读最新内容！ keras multi gpu training Guide multi_gpu_model results results from Multi-GPU training ...
TensorFlow之多核GPU的并行运算
tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。 首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式 ...
tensorFlow-深度学习训练并行模式
1.简介 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种，同步模式和异步模式。 2.两种模式的区别 为帮助读者理解这两种训练模式，首先简单回顾一下如何训练深度 ...
【tensorflow2.0】使用多GPU训练模型
如果使用多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 ...
tensorflow使用horovod进行多gpu训练
tensorflow使用horovod多gpu训练 要使用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 ...