如题: 在使用深度学习框架时如果同时也在使用opencv那么有一些设置是需要设定的,第一个就是在python代码中设定禁止使用opencl: opencl和cuda的基本功能一致: opencl和cuda当年是作为同等定位 ...
本文实验环境为Python . , TensorFlow gpu . , CPU为i k,锁频 . Ghz, GPU为 super显卡 机器学习按照不同的分类标准可以有不同的分类方式,这里我们将深度学习按照感知学习和决策控制学习可以分为两类。感知学习类的比较有名的就是图像识别,语言识别等,而决策类的一般就是指强化学习了。 本文要讲的事情其实对于做感知学习的人来说是没有多少意义的,因为使用框架来搞深 ...
2020-12-20 23:10 0 999 推荐指数:
如题: 在使用深度学习框架时如果同时也在使用opencv那么有一些设置是需要设定的,第一个就是在python代码中设定禁止使用opencl: opencl和cuda的基本功能一致: opencl和cuda当年是作为同等定位 ...
问题:在运行深度学习模型的时候,总是要nvidia-smi一下看看那块显卡比较空闲,很麻烦。 解决方法:写个bash脚本,每次运行程序的时候,选择显存剩余最大的GPU。 ...
在深度学习中,数据的处理对于神经网络的训练来说十分重要,良好的数据(包括图像、文本、语音等)处理不仅可以加速模型的训练,同时也直接关系到模型的效果。本文以处理图像数据为例,记录一些使用PyTorch进行图像预处理和数据加载的方法。 一、数据的加载 在PyTorch中,数据加载需要 ...
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。 import os ...
如果你曾经做过做过深度学习的模型,并试图将他在本机上训练一下,因为你觉得你的笔记本性能还可以,于是你开始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每个batch需要花费8.4秒左右的样子: 然后你的CPU开始狂转,风扇全功率运行,风声大作,坚持了几分钟实在受不了了,你果断的关闭了进程 ...
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 ...
2 方法3 安装了tensorflow-gpu,但是train的时候用的还是cpu.用 ...
tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程,在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时,TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。 首先,TensorFlow并行计算分为:模型并行,数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式 ...