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 ...
建議比對 MXNet 第七彈 多GPU並行程序設計 一 tensorflow GPU設置 GPU指定占用 gpu options tf.GPUOptions per process gpu memory fraction . sess tf.Session config tf.ConfigProto gpu options gpu options 上面分配給tensorflow的GPU顯存大小為: ...
2018-06-17 23:40 0 5863 推薦指數:
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 ...
問題一: 在keras中使用多個GPU訓練模型時,出現錯誤 AttributeError: '_TfDeviceCaptureOp' object has no attribute '_set_device_from_string' , 根據錯誤提示是'_TfDeviceCaptureOp ...
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 ...
說明 在前面講模型加載和保存的時候,在多GPU情況下,實際上是挖了坑的,比如在多GPU加載時,GPU的利用率是不均衡的,而當時沒詳細探討這個問題,今天來詳細地討論一下。 問題 在訓練的時候,如果GPU資源有限,而數據量和模型大小較大,那么在單GPU上運行就會極其慢的訓練速度,此時就要 ...
下面是訓練的結果,需要等到所有的機器都開起來之后才能進行訓練 ...
讓TensorFlow飛一會兒 面對大型的深度神經網絡訓練工程,訓練的時間非常重要。訓練的時間長短依賴於計算處理器也就是GPU,然而單個GPU的計算能力有限,利用多個GPU進行分布式部署,同時完成一個訓練任務是一個很好的辦法。對於caffe來說,由於NCCL的存在,可以直接在slover ...
本節中的代碼大量使用『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理中介紹的概念,是成熟的多機分布式訓練樣例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以簡單的看成是層次關系,task可以看成每台機器上的一個進程,多個task組成job;job又有:ps、worker兩種 ...
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/cifar10/cifar10_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 ...