import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_D ...
最近使用GPU来跑Keras模型速度很快,但是预测的时候加载的非常慢,估计是使用GPU的问题 GPU做并行运算效果优于CPU,但是在预测的时候不需要并行运算,如果再使用GPU的话导致加载时间太长 因此训练模型使用GPU,预测使用CPU 在导入Keras之前加入以下两行代码: 既可以使用CPU来预测模型 ...
2019-04-22 11:25 0 1862 推荐指数:
import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_D ...
一、pad_sequences from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences keras只能接受长度相同的序列输入。因此如果目前序列长度参差不齐,这时需要该模块 该函数是将序列转化为经过填充以后的一个长度相同的新 ...
,即'/gpu:7'运行,但是'/gpu:7'根本不存在,于是就只能用CPU运行了。 ...
一、确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:【吴恩达课程使用】anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 源网址:https://docs.floydhub.com/guides ...
原文链接:https://blog.csdn.net/a632189007/article/details/77978058 keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存。 这样如果有多个模型都需要使用GPU跑的话,那么限制是很大的,而且对于GPU也是一种浪费。因此在使用keras ...
曾经天真的我以为加了下面这个就已经使用了多个GPU训练,事实上,它只用了其他卡的显存。 后来经过查找了一波资料后,终于找到了真正用多GPU训练的方法,这个方法也很简单,从上面的基础上再插入一个函数就可以了。 实验条件: tensorflow 1.13.1 keras ...
使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的、直观的)是一个绝好的主意,特别是在有架设好的VPS的基础上,这篇文章就是一起来实现这个过程。 一、主要原理 keras的在训练(fit)的过程中,显式地生成log日志;使用tf的tensorboard ...
/how-do-i-use-the-tensorboard-callback-of-keras https://www.tensorflow.org/get_started/summari ...