如果你曾經做過做過深度學習的模型,並試圖將他在本機上訓練一下,因為你覺得你的筆記本性能還可以,於是你開始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每個batch需要花費8.4秒左右的樣子: 然后你的CPU開始狂轉,風扇全功率運行,風聲大作,堅持了幾分鍾實在受不了了,你果斷的關閉了進程 ...
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 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 使用 GPU 進行訓練 在代碼中,修改訓練設備為 GPU 較為簡單,主要有兩種方法,而且主要是對 個對象進行使用 主要是 模型 ...
2021-11-13 21:30 0 807 推薦指數:
如果你曾經做過做過深度學習的模型,並試圖將他在本機上訓練一下,因為你覺得你的筆記本性能還可以,於是你開始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每個batch需要花費8.4秒左右的樣子: 然后你的CPU開始狂轉,風扇全功率運行,風聲大作,堅持了幾分鍾實在受不了了,你果斷的關閉了進程 ...
tensorflow使用horovod多gpu訓練 要使用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 ...
參考:為什么深度學習需要使用GPU? 筆記: 多核並行:GPU最早是用於圖形渲染、計算,多核並行提高渲染速度 計算類型簡單統一:CPU和GPU之所以大不相同,是由於其設計目標的不同,它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型,同時又要邏輯判斷又會 ...
使用Keras訓練具有多個GPU的深度神經網絡(照片來源:Nor-Tech.com)。 摘要 在今天的博客文章中,我們學習了如何使用多個GPU來訓練基於Keras的深度神經網絡。 使用多個GPU使我們能夠獲得准線性加速。 為了驗證這一點,我們在CIFAR-10數據集上訓練 ...
首先明確預訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的,預訓練模型的參數如何跟自己的網絡匹配的呢: 參考官網教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
實驗時要對多個NN模型進行對比,依次加載直到第8個模型時,發現運行速度明顯變慢而且電腦開始卡頓,查看內存占用90+%。 原因:使用過的NN模型還會保存在內存,繼續加載一方面使新模型加載特別特別慢,另一方面是模型計算速度也會下降很多。 解決方法:加載新模型之前把舊的模型撤掉 ...