原文:tensorflow使用多個gpu訓練

關於多gpu訓練,tf並沒有給太多的學習資料,比較官方的只有:tensorflow models tutorials image cifar cifar multi gpu train.py 但代碼比較簡單,只是針對cifar做了數據並行的多gpu訓練,利用到的layer activation類型不多,針對更復雜網絡的情況,並沒有給出指導。自己摸了不少坑之后,算是基本走通了,在此記錄下 一 思路 ...

2017-12-27 17:42 0 26473 推薦指數:

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Tensorflow使用GPU訓練

確認顯卡驅動正確安裝: CUDA版本和Tensorflow版本有對應關系,TF2.0可以使用CUDA 10.1,安裝TF2.0版本,查看conda 源中的TF : 一定要安裝 gpu的build,指定build安裝方法: 執行命令: 然后來執行python代碼測試TF是否 ...

Fri Aug 21 02:22:00 CST 2020 0 2542
tensorflow2.0】使用GPU訓練模型

如果使用GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
tensorflow使用horovod進行多gpu訓練

tensorflow使用horovod多gpu訓練使用Horovod,在程序中添加以下內容。此示例使用TensorFlow。 運行hvd.init() 使用固定服務器GPU,以供此過程使用 ...

Wed Feb 12 20:21:00 CST 2020 0 2381
tensorflow2.0】使用GPU訓練模型

深度學習的訓練過程常常非常耗時,一個模型訓練幾個小時是家常便飯,訓練幾天也是常有的事情,有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分,一部分來自數據准備,另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時,我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...

Mon Apr 13 20:31:00 CST 2020 0 4172
tensorflow 13:多gpu 並行訓練

多卡訓練模式: 進行深度學習模型訓練的時候,一般使用GPU來進行加速,當訓練樣本只有百萬級別的時候,單卡GPU通常就能滿足我們的需求,但是當訓練樣本量達到上千萬,上億級別之后,單卡訓練耗時很長,這個時候通常需要采用多機多卡加速。深度學習多卡訓練常見有兩種方式,一種是數據並行化(data ...

Thu Nov 07 05:38:00 CST 2019 1 2139
tensorflow 指定使用gpu處理,tensorflow占用多個GPU但只有一個在跑

我們在剛使用tensorflow的過程中,會遇到這個問題,通常我們有多個gpu,但是 在通過nvidia-smi查看的時候,一般多個gpu的資源都被占滿,但是只有一個gpuGPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)會被占滿。實際上我們只有一個在跑 ...

Tue Sep 19 04:57:00 CST 2017 0 2835
TensorFlow使用GPU訓練時CPU占用率100%而GPU占用率很低

訓練keras時,發現不使用GPU進行計算,而是采用CPU進行計算,導致計算速度很慢。 用如下代碼可檢測tensorflow的能使用設備情況: 查看是否只有CPU可用,發現不是,有GPU可用,但是為什么GPU利用率極低並且只有一個GPU使用,另一個GPU利用率為0, 發現 ...

Fri Mar 12 02:09:00 CST 2021 0 1308
 
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