Tensorflow学习笔记6：解决tensorflow训练过程中GPU未调用问题
1、发现问题 目前模型训练一次需要11秒左右，怀疑GPU没有成功调用 查看GPU是否成功调用，nvidia-smi，nvidia-smi 命令解读 发现没有相关GPU的进程在跑，GPU没有被调用，什么问题？需要去查找下原因，首先想 ...
原文：tensorflow训练过程中内存溢出
罪魁祸首是 训练过程中给模型传值时的如下语句： 而其中函数seq embeded 中用到了tensorflow的运算： 这两句会增加graph节点，使得图在训练过程中不断增大，就会不断消耗内存。 教训： 训练过程中，能用numpy处理的运算尽量不用tensorflow中的运算。 如果必须用tensorflow运算，事先在graph中用placehoder 定以好运算的tensor，训练过程中用s ...
2018-09-26 11:52 0 1459 推荐指数：
相关推荐
TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型训练过程中的过拟合问题
一：适用范围： tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层 二：原理： dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加 ...
pytorch 深度学习训练过程gpu内存溢出问题
Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是："accumulate history across your ...
Tensorflow 保存和载入训练过程
本节涉及点： 保存训练过程 载入保存的训练过程并继续训练 通过命令行参数控制是否强制重新开始训练 训练过程中的手动保存 保存训练过程前，程序征得同意 一、保存训练过程 以下方代码为例： 解析 ...
keras写的代码训练过程中loss出现Nan
损失函数是通过keras已经封装好的函数进行的线性组合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_er ...
在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法
NaN的意思是not a number,不是一个数字。 1、梯度爆炸 一般loss的相关量是w——> w的相关量（更新方式）是梯度——>和梯度有关 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代 ...
深度学习训练过程中的学习率衰减策略及pytorch实现
学习率是深度学习中的一个重要超参数，选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明： # lr = 0.05 if epoch ...
实现能够在训练过程中手动更改学习率
在深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南和pytorch Debug —交互式调试工具Pdb (ipdb是增强版的pdb)-1-在pytorch中使用 和 pytorch实现性别检测三 ...