原文:Tensorflow使用GPU訓練

確認顯卡驅動正確安裝: CUDA版本和Tensorflow版本有對應關系,TF . 可以使用CUDA . ,安裝TF . 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是否正常: 輸出: 如果安裝很慢,可使用國內源,在用戶目錄下新建.condarc文件,內容如下: 使用pip安裝 不管是gpu還是cpu ...

2020-08-20 18:22 0 2542 推薦指數:

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tensorflow使用多個gpu訓練

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 ...

Thu Dec 28 01:42:00 CST 2017 0 26473
tensorflow2.0】使用GPU訓練模型

如果使用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 ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
tensorflow使用horovod進行多gpu訓練

tensorflow使用horovod多gpu訓練使用Horovod,在程序中添加以下內容。此示例使用TensorFlow。 運行hvd.init() 使用固定服務器GPU,以供此過程使用 ...

Wed Feb 12 20:21:00 CST 2020 0 2381
tensorflow2.0】使用GPU訓練模型

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 ...

Mon Apr 13 20:31:00 CST 2020 0 4172
tensorflow 13:多gpu 並行訓練

多卡訓練模式: 進行深度學習模型訓練的時候,一般使用GPU來進行加速,當訓練樣本只有百萬級別的時候,單卡GPU通常就能滿足我們的需求,但是當訓練樣本量達到上千萬,上億級別之后,單卡訓練耗時很長,這個時候通常需要采用多機多卡加速。深度學習多卡訓練常見有兩種方式,一種是數據並行化(data ...

Thu Nov 07 05:38:00 CST 2019 1 2139
TensorFlow使用GPU訓練時CPU占用率100%而GPU占用率很低

訓練keras時,發現不使用GPU進行計算,而是采用CPU進行計算,導致計算速度很慢。 用如下代碼可檢測tensorflow的能使用設備情況: 查看是否只有CPU可用,發現不是,有GPU可用,但是為什么GPU利用率極低並且只有一個GPU使用,另一個GPU利用率為0, 發現 ...

Fri Mar 12 02:09:00 CST 2021 0 1308
Tensorflow檢驗GPU是否安裝成功 及 使用GPU訓練注意事項

1. 已經安裝cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的問題 電腦上同時安裝了GPU和CPU版本的TensorFlow,本來想用下面代碼測試一下GPU程序,但無奈老是沒有調用GPU。 import tensorflow as tf with tf.device('/cpu ...

Tue Apr 02 06:51:00 CST 2019 0 13730
 
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