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 ...

pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步： 完整示例代码如下，在imagenet上采用resnet50进行训练 ...

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 ...

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 ...

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 ...

深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...

在上一篇博客中，我们快速搭建，训练了一个小型的网络，但是存在一下问题。 仅仅是使用了 CPU，并没有使用 GPU 进行训练； 学习率太高，导致最后数值提不上去； 针对这2个问题，我们进行统一的解决。 并最后写一个 detect 模块，将我们写出的网络进行应用。 pytorch ...

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息，这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 输出以下 ...