keras使用horovod多gpu训练 Horovod以类似的方式支持Keras和常规TensorFlow。要使用Horovod,请在程序中添加以下内容。 运行hvd.init()。 使用固定服务器GPU,以供此过程使用 ...
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 . . keras . . 先导入所需要的函数 就是这个函数,注意:tensorflow . . 里面的这个包有bug 传送门:https: www.tens ...
2019-09-04 16:05 0 2101 推荐指数:
keras使用horovod多gpu训练 Horovod以类似的方式支持Keras和常规TensorFlow。要使用Horovod,请在程序中添加以下内容。 运行hvd.init()。 使用固定服务器GPU,以供此过程使用 ...
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 ...
使用Keras训练具有多个GPU的深度神经网络(照片来源:Nor-Tech.com)。 摘要 在今天的博客文章中,我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。 为了验证这一点,我们在CIFAR-10数据集上训练 ...
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 ...
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 ...
主要就是第二句话中的 ...
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做 ...
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 ...