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 ...
原文链接:https: blog.csdn.net a article details 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时需要有意识的设置运行时使用那块显卡,需要使用多少容量。 这方面的设置一般有三种情况: . 指定显卡 . 限制GPU用量 . 即指定显卡又限制 ...
2020-02-27 22:04 0 810 推荐指数:
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 ...
作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用,在三种主流框架中演示实际使用场景,手动点赞。 转自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras ...
docker19.03读取NVIDIA显卡 前言 2019年7月的docker 19.03已经正式发布了,这次发布对我来说有两大亮点。 1,就是docker不需要root权限来启动喝运行了 2,就是支持GPU的增强功能,我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装 ...
注意: Docker 可以共享使用显卡,即多个docker 可以共享使用同一块显卡 环境 硬件:Tesla T4 八张显卡 系统:Centos7.9 操作系统 服务器安装完操作系统,并安装完显卡驱动 请参照:https://www.cnblogs.com/lixinliang/p ...
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 ...
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 ...