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 ...

pytorch使用horovod多gpu訓練 pytorch在Horovod上訓練步驟分為以下幾步： 完整示例代碼如下，在imagenet上采用resnet50進行訓練 ...

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 ...

關於多gpu訓練,tf並沒有給太多的學習資料，比較官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py 但代碼比較簡單，只是針對cifar做了數據並行的多gpu訓練，利用到的layer ...

如果使用多GPU訓練模型，推薦使用內置fit方法，較為方便，僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中：修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注：以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》： https ...

深度學習的訓練過程常常非常耗時，一個模型訓練幾個小時是家常便飯，訓練幾天也是常有的事情，有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分，一部分來自數據准備，另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時，我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...

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 ...

TensorFlow指定GPU/CPU進行訓練和輸出devices信息 1.在tensorflow代碼中指定GPU/CPU進行訓練 2.輸出devices的信息 在指定devices的時候往往不知道具體的設備信息，這時可用下面的代碼查看對應的信息 進入Python環境 輸出以下 ...