最近使用GPU來跑Keras模型速度很快,但是預測的時候加載的非常慢,估計是使用GPU的問題 GPU做並行運算效果優於CPU,但是在預測的時候不需要並行運算,如果再使用GPU的話導致加載時間太長 因此訓練模型使用GPU,預測使用CPU 在導入Keras之前加入以下兩行代碼 ...
一 pad sequences from keras.preprocessing.sequence import pad sequences keras只能接受長度相同的序列輸入。因此如果目前序列長度參差不齊,這時需要該模塊 該函數是將序列轉化為經過填充以后的一個長度相同的新序列新序列 二 keras中的Sequential模型 Sequential更准確的應該理解為堆疊,通過堆疊許多層,構建出深 ...
2019-04-16 18:16 0 1068 推薦指數:
最近使用GPU來跑Keras模型速度很快,但是預測的時候加載的非常慢,估計是使用GPU的問題 GPU做並行運算效果優於CPU,但是在預測的時候不需要並行運算,如果再使用GPU的話導致加載時間太長 因此訓練模型使用GPU,預測使用CPU 在導入Keras之前加入以下兩行代碼 ...
原文鏈接:https://blog.csdn.net/a632189007/article/details/77978058 keras在使用GPU的時候有個特點,就是默認全部占滿顯存。 這樣如果有多個模型都需要使用GPU跑的話,那么限制是很大的,而且對於GPU也是一種浪費。因此在使用keras ...
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 ...
使用tensorboard將keras的訓練過程顯示出來(動態的、直觀的)是一個絕好的主意,特別是在有架設好的VPS的基礎上,這篇文章就是一起來實現這個過程。 一、主要原理 keras的在訓練(fit)的過程中,顯式地生成log日志;使用tf的tensorboard ...
/how-do-i-use-the-tensorboard-callback-of-keras https://www.tensorflow.org/get_started/summari ...
Keras簡單使用在keras中建立模型測試自己的圖片一些有用的函數(持續更新) Keras簡單使用 在keras中建立模型 相對於自己寫機器學習相關的函數,keras更能快速搭建模型,流程如下: 通過調用下面的函數創建模型 通過調用 model.compile ...
使用Keras做線性擬合 非線性擬合 手寫數字識別 ...
keras 與tensorflow 混合使用 tr:nth-child(odd) > td, .table-striped tbody > tr:nth-child(odd) > th { background-color: #f9f9f9; } tr ...