我的初始情况:我用ubuntu17.04,装的nvidia驱动、cuda、cudnn、tensorflow、keras,用系统自带的python2.7可以使用keras的fit,但是巨慢,一查发现用的是cpu而非gpu。 我的目标:让tensorflow/keras使用gpu运算。 最终结果:成功了。cpu需要40分钟的运算,在用gpu之后只需要280秒。 先说tips:【!!!都不要用最新的版本!!!
model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, nb_conv, nb_conv)) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(nb_pool, nb_pool))) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128)) model.add(Activation('relu')) model.add(D...
1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 一、固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras ·GitHub) 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存...
from keras.utilsimportmulti_gpu_model #将`model`复制到8个GPU上。 # 假定你的机器有8个可用的GPU。 parallel_model=multi_gpu_model(model,gpus=8)parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='rmsprop')# 这个`fit`调用将分布在8个GPU上。 # 由于 batch size 为256,每个GPU将处理32...
由于我们在model.fit_generator里使用了6个进程来读取数据,基本上数据准备过程不会成为瓶颈,训练时间主要取决于参数迭代时间。经过试验,在我们这个例子中,不使用硬件加速器时,模型训练完成用时187.6s,使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s,约有3倍多的加速效果。当模型参数更多,张量计算任务更加繁重时,GPU的加速...
由于我们在model.fit_generator里使用了6个进程来读取数据,基本上数据准备过程不会成为瓶颈,训练时间主要取决于参数迭代时间。经过试验,在我们这个例子中,不使用硬件加速器时,模型训练完成用时187.6s,使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s,约有3倍多的加速效果。当模型参数更多,张量计算任务更加繁重时,GPU的加速...
2,使用指定的GPU 比如下面代码: 1 2 3 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2" 此时的代码为选择了编号为2的GPU。 下面代码我们设置了8个GPU,(当然这是假的哈) 1 2 # python设置系统变量的方法 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="8,9,10,11,12,13,14,15" ...
model.fit([x1, x2], y, epochs=10, batch_size=32) 在上述代码中,我们将数据分为两部分分别输入到两个GPU中进行并行计算。batch_size参数指定每个GPU的批次大小。通过增加批次大小和GPU数量,可以进一步提高训练速度。需要注意的是,在实际操作中,如果只增加GPU的数量而不增加批次大小,模型的训练速度并不会提高...
切换cpu和gpu运算 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9756050.html conda安装keras-gpu (conda会自动查询依赖安装需要的相关包,如TensorFlow) (如果环境出现问题,用conda移除相关包,重新安装keras-gpu即可) 在导入keras前,插入代码 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" ...