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 ...
原文鏈接:https: blog.csdn.net a article details 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時需要有意識的設置運行時使用那塊顯卡,需要使用多少容量。 這方面的設置一般有三種情況: . 指定顯卡 . 限制GPU用量 . 即指定顯卡又限制 ...
2020-02-27 22:04 0 810 推薦指數:
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 ...
作者用游戲的暫停與繼續聊明白了checkpoint的作用,在三種主流框架中演示實際使用場景,手動點贊。 轉自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras ...
docker19.03讀取NVIDIA顯卡 前言 2019年7月的docker 19.03已經正式發布了,這次發布對我來說有兩大亮點。 1,就是docker不需要root權限來啟動喝運行了 2,就是支持GPU的增強功能,我們在docker里面想讀取nvidia顯卡再也不需要額外的安裝 ...
注意: Docker 可以共享使用顯卡,即多個docker 可以共享使用同一塊顯卡 環境 硬件:Tesla T4 八張顯卡 系統:Centos7.9 操作系統 服務器安裝完操作系統,並安裝完顯卡驅動 請參照:https://www.cnblogs.com/lixinliang/p ...
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 ...
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 ...