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 ...
本篇文章介绍在spark中调用训练好的tensorflow模型进行预测的方法。 本文内容的学习需要一定的spark和scala基础。 如果使用pyspark的话会比较简单,只需要在每个excutor上用Python加载模型分别预测就可以了。 但工程上为了性能考虑,通常使用的是scala版本的spark。 本篇文章我们通过TensorFlow for Java 在spark中调用训练好的tensor ...
2020-04-13 13:18 0 2347 推荐指数:
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 ...
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 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_TPU》: https ...
1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类, 并重写一下函数 _init_(self),初始化。 update_state(self,y_true,y_pred,sample_weight = None),它使用目标y_true ...
最近对tensorflow十分感兴趣,所以想做一个系列来详细讲解tensorflow来。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的个人学习复现笔记整理而来,并借鉴了一些keras构造神经网络的方法,中文讲解,方便喜欢阅读中文教程的朋友,tensorflow官方教程:https ...
1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类, 并重写一下函数 _init_(self),初始化。 update_state(self,y_true,y_pred,sample_weight = None),它使用目标y_true ...
本文内容来自该网址https://github.com/zht007/tensorflow-practice,非常感谢作者为学者提供简洁又精髓的学习资料。 谷歌免费使用GPU与CPU 万事开头难,对于机器学习初学者来说,最困难的可能是如何在计算机中搭建机器学习所需要的环境,特别是如何配置GPU ...