Tensorflow學習筆記6：解決tensorflow訓練過程中GPU未調用問題
1、發現問題 目前模型訓練一次需要11秒左右，懷疑GPU沒有成功調用 查看GPU是否成功調用，nvidia-smi，nvidia-smi 命令解讀 發現沒有相關GPU的進程在跑，GPU沒有被調用，什么問題？需要去查找下原因，首先想 ...
原文：tensorflow訓練過程中內存溢出
罪魁禍首是 訓練過程中給模型傳值時的如下語句： 而其中函數seq embeded 中用到了tensorflow的運算： 這兩句會增加graph節點，使得圖在訓練過程中不斷增大，就會不斷消耗內存。 教訓： 訓練過程中，能用numpy處理的運算盡量不用tensorflow中的運算。 如果必須用tensorflow運算，事先在graph中用placehoder 定以好運算的tensor，訓練過程中用s ...
2018-09-26 11:52 0 1459 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型訓練過程中的過擬合問題
一：適用范圍： tf.nn.dropout是TensorFlow里面為了防止或減輕過擬合而使用的函數，它一般用在全連接層 二：原理： dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是讓某個神經元的激活值以一定的概率p，讓其停止工作，這次訓練過程中不更新權值，也不參加 ...
pytorch 深度學習訓練過程gpu內存溢出問題
Pytorch GPU運算過程中會出現：“cuda runtime error(2): out of memory”這樣的錯誤。通常，這種錯誤是由於在循環中使用全局變量當做累加器，且累加梯度信息的緣故，用官方的說法就是："accumulate history across your ...
Tensorflow 保存和載入訓練過程
本節涉及點： 保存訓練過程 載入保存的訓練過程並繼續訓練 通過命令行參數控制是否強制重新開始訓練 訓練過程中的手動保存 保存訓練過程前，程序征得同意 一、保存訓練過程 以下方代碼為例： 解析 ...
keras寫的代碼訓練過程中loss出現Nan
損失函數是通過keras已經封裝好的函數進行的線性組合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_er ...
在訓練過程中loss出現NaN的原因以及可以采取的方法
NaN的意思是not a number,不是一個數字。 1、梯度爆炸 一般loss的相關量是w——> w的相關量（更新方式）是梯度——>和梯度有關 原因：在學習過程中，梯度變得非常大，使得學習的過程偏離了正常的軌跡。 症狀：觀察輸出日志(runtime log)中每次迭代 ...
深度學習訓練過程中的學習率衰減策略及pytorch實現
學習率是深度學習中的一個重要超參數，選擇合適的學習率能夠幫助模型更好地收斂。 本文主要介紹深度學習訓練過程中的14種學習率衰減策略以及相應的Pytorch實現。 1. StepLR 按固定的訓練epoch數進行學習率衰減。 舉例說明： # lr = 0.05 if epoch ...
實現能夠在訓練過程中手動更改學習率
在深度學習框架PyTorch一書的學習-第六章-實戰指南和pytorch Debug —交互式調試工具Pdb (ipdb是增強版的pdb)-1-在pytorch中使用 和 pytorch實現性別檢測三 ...