Tensorflow設置顯存自適應，顯存比例
1. 按比例 or 2.按需求增長 or ...
原文：Tensorflow與Keras自適應使用顯存
Tensorflow支持基於cuda內核與cudnn的GPU加速，Keras出現較晚，為Tensorflow的高層框架，由於Keras使用的方便性與很好的延展性，之后更是作為Tensorflow的官方指定第三方支持開源框架。但兩者在使用GPU時都有一個特點，就是默認為全占滿模式。在訓練的情況下，特別是分步訓練時會導致顯存溢出，導致程序崩潰。可以使用自適應配置來調整顯存的使用情況。 一 Tensor ...
2019-11-19 13:43 0 337 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow，Keras限制GPU顯存
運行TensorFlow程序會占用過多的顯卡比例，多人共同使用GPU的時候，會造成后面的人無法運行程序。 一、TensorFlow 1.預加載比例限制 2.自適應 二、Keras 1.當使用Keras的情況下，當import keras時 ...
Keras 自適應Learning Rate (LearningRateScheduler)
When training deep neural networks, it is often useful to reduce learning rate as the training progr ...
設置tensorflow的顯存為動態使用
設置tensorflow的顯存為動態使用 默認情況下，TensorFlow 將使用幾乎所有可用的顯存，以避免內存碎片化所帶來的性能損失，但這樣不能在一台機器上運行多個程序 tensorflow 1.x 詳見tensorflow入門筆記1:指定GPU及分配顯存 tensorflow ...
keras 與tensorflow 混合使用
keras 與tensorflow 混合使用 tr:nth-child(odd) > td, .table-striped tbody > tr:nth-child(odd) > th { background-color: #f9f9f9; } tr ...
Tensorflow 自適應學習速率
Tensorflow 自適應學習速率 在模型的初期的時候，往往設置為較大的學習速率比較好，因為距離極值點比較遠，較大的學習速率可以快速靠近極值點；而，后期，由於已經靠近極值點，模型快收斂了，此時，采用較小的學習速率較好，較大的學習速率，容易導致在真實極值點附近來回波動，就是無法抵達極值點 ...
【tensorflow2.x】tensorflow和keras的使用問題
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已經作為模塊集成到tensorflow中了 所以在導入包的時候需要按照以上形式導入。 參考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 ...
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU使用
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的並行操作 方法一 ：使用深度學習工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡並行的時候，也是可以先將聲明的變量放入GPU中（PS:這點我還是不太明白，為什么其他的框架沒有這樣做 ...