原文:TF 设置GPU模式训练

https: blog.csdn.net confuciust article details 在终端执行程序时指定GPU CUDA VISIBLE DEVICES python your file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到 号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA VISIBLE DEVICES Only device will be seenCUDA VI ...

2019-03-13 17:01 0 1406 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
Pytorch多GPU训练

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新 ...

Wed Jan 30 00:24:00 CST 2019 2 7769
keras多gpu训练

使用multi_gpu_model即可。观察了一下GPU的利用率,非常的低,大部分时候都是0,估计在相互等待,同步更新模型; 当然了,使用多GPU最明显的好处是可以使用更大的batch size https://www.jianshu.com/p/d57595dac5a9 ...

Thu Dec 05 18:21:00 CST 2019 0 259
pytorch 多GPU 训练

)model.to(device) 这样模型就会在gpu 0, 1, 2 上进行训练 ...

Tue Jan 21 02:08:00 CST 2020 0 672
pytorch 多gpu训练

pytorch 多gpu训练 用nn.DataParallel重新包装一下 数据并行有三种情况 前向过程 只要将model重新包装一下就可以。 后向过程 在网上看到别人这样写了,做了一下测试。但是显存没有变化,不知道它的影响是怎样的。 更新学习率的时候也需要 ...

Mon Nov 05 18:59:00 CST 2018 0 2714
指定GPU训练模型

公司或者实验室当大家都共用一台服务器时,训练模型的时候如果不指定GPU,往往会冲突。 我们可以先用 查看有多少块GPU, 然后分两种方式指定GPU运行。 1、直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用 2、在Python程序中添加 ...

Wed Feb 19 01:18:00 CST 2020 0 2880
单机多GPU训练报错

问题一:   在keras中使用多个GPU训练模型时,出现错误 AttributeError: '_TfDeviceCaptureOp' object has no attribute '_set_device_from_string' , 根据错误提示是'_TfDeviceCaptureOp ...

Tue Feb 18 22:12:00 CST 2020 0 1557
 
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