import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_D ...
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: 既可以使用CPU來預測模型 ...
2019-04-22 11:25 0 1862 推薦指數:
import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_D ...
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 ...
,即'/gpu:7'運行,但是'/gpu:7'根本不存在,於是就只能用CPU運行了。 ...
一、確認tensorflow的版本: 接上一條tensorflow的安裝,注意版本不匹配會出現很多問題!:【吳恩達課程使用】anaconda (python 3.7) win10安裝 tensorflow 1.8 源網址:https://docs.floydhub.com/guides ...
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 ...