『TensorFlow』分布式訓練_其二_單機多GPU並行&GPU模式設定
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=0.7) sess = tf.Session(config ...
原文：TF 設置GPU模式訓練
https: blog.csdn.net confuciust article details 在終端執行程序時指定GPU CUDA VISIBLE DEVICES python your file.py 這樣在跑你的網絡之前，告訴程序只能看到 號GPU，其他的GPU它不可見 可用的形式如下： CUDA VISIBLE DEVICES Only device will be seenCUDA VI ...
2019-03-13 17:01 0 1406 推薦指數：
相關推薦
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 ...
Pytorch多GPU訓練
Pytorch多GPU訓練 臨近放假, 服務器上的GPU好多空閑, 博主順便研究了一下如何用多卡同時訓練 原理 多卡訓練的基本過程 首先把模型加載到一個主設備 把模型只讀復制到多個設備 把大的batch數據也等分到不同的設備 最后將所有設備計算得到的梯度合並更新 ...
keras多gpu訓練
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 ...
pytorch 多GPU 訓練
)model.to(device) 這樣模型就會在gpu 0, 1, 2 上進行訓練 ...
pytorch 多gpu訓練
pytorch 多gpu訓練 用nn.DataParallel重新包裝一下 數據並行有三種情況 前向過程 只要將model重新包裝一下就可以。 后向過程 在網上看到別人這樣寫了，做了一下測試。但是顯存沒有變化，不知道它的影響是怎樣的。 更新學習率的時候也需要 ...
指定GPU訓練模型
公司或者實驗室當大家都共用一台服務器時，訓練模型的時候如果不指定GPU，往往會沖突。 我們可以先用 查看有多少塊GPU， 然后分兩種方式指定GPU運行。 1、直接在終端運行時加入相關語句實現指定GPU的使用 2、在Python程序中添加 ...
單機多GPU訓練報錯
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 ...