本文首發於個人博客https://kezunlin.me/post/95370db7/,歡迎閱讀最新內容! keras multi gpu training Guide multi_gpu_model results results from Multi-GPU training ...
使用Keras訓練具有多個GPU的深度神經網絡 照片來源:Nor Tech.com 。 摘要 在今天的博客文章中,我們學習了如何使用多個GPU來訓練基於Keras的深度神經網絡。 使用多個GPU使我們能夠獲得准線性加速。 為了驗證這一點,我們在CIFAR 數據集上訓練了MiniGoogLeNet。 使用單個GPU,我們能夠獲得 秒的時間段,總訓練時間為 分 秒。 然而,通過使用Keras和Pyt ...
2018-12-03 23:10 0 7572 推薦指數:
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曾經天真的我以為加了下面這個就已經使用了多個GPU訓練,事實上,它只用了其他卡的顯存。 后來經過查找了一波資料后,終於找到了真正用多GPU訓練的方法,這個方法也很簡單,從上面的基礎上再插入一個函數就可以了。 實驗條件: tensorflow 1.13.1 keras ...
keras使用horovod多gpu訓練 Horovod以類似的方式支持Keras和常規TensorFlow。要使用Horovod,請在程序中添加以下內容。 運行hvd.init()。 使用固定服務器GPU,以供此過程使用 ...
使用multi_gpu_model即可。觀察了一下GPU的利用率,非常的低,大部分時候都是0,估計在相互等待,同步更新模型; 當然了,使用多GPU最明顯的好處是可以使用更大的batch size https://www.jianshu.com/p/d57595dac5a9 ...
tensorflow使用horovod多gpu訓練 要使用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 ...
如果你曾經做過做過深度學習的模型,並試圖將他在本機上訓練一下,因為你覺得你的筆記本性能還可以,於是你開始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每個batch需要花費8.4秒左右的樣子: 然后你的CPU開始狂轉,風扇全功率運行,風聲大作,堅持了幾分鍾實在受不了了,你果斷的關閉了進程 ...
在上一篇博客中,我們快速搭建,訓練了一個小型的網絡,但是存在一下問題。 僅僅是使用了 CPU,並沒有使用 GPU 進行訓練; 學習率太高,導致最后數值提不上去; 針對這2個問題,我們進行統一的解決。 並最后寫一個 detect 模塊,將我們寫出的網絡進行應用。 pytorch ...
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 ...