# 设定GPU显存占用比例为0.3config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.3session=tf.Session(config=config)ktf.set_session(session) 这里虽然是设定了 GPU 显存占用的限制比例(0.3), 但如果训练所需实际显存占用超过该比例, 仍能正常训练, 类似于了按需分配. 设定GPU 显存占用...
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" # The GPU id ...
在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况,可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。 import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config)) 1. 2...
train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) 四、定义模型以及模型训练 定义模型结构,我们采用一个简单的CNN结构:卷积+池化+卷积+池化+卷积+全连接+全连接: from keras import models from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D,...
五、keras使用tensorflow-gpu计算 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容: 近期在写本学期的学年论文,其中有一项是做文本分类的实验,我的路线是对BERT进行微调,使用keras进行训练,训练的过程中我发现时间开销我真的吃不销,该电脑没有配置GPU,自己动手来配置一下,这篇文章以后可以给自己或者师弟师妹看。
tensorflow-gpu是tensorflow的gpu版本,但是它必须通过 cuda 和 cudnn 来调用电脑的 gpu。 使用以下方法可以一次性安装CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu 2、安装keras-gpu conda install keras-gpu 三、指定gpu设备 1、显示所有可用设备 ...
解决方案:通过pip install tensorflow-gpu 和pip install keras安装通过pip uninstall protobuf卸载,通过protoc --version命令查看protobuf的版本号,直到所有版本的protobuf都卸载完毕,然后通过pip install protobuf安装最新版本的protobuf库。调用tensorflow库,发现keras-gpu和tensorflow-gpu均可正常使用,完美解决。
THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py "gpu" 可能需要根据你的设备标识符(例如gpu0,gpu1等)进行更改。 方法2: 创建.theanorc:指导教程 方法3: 在代码的开头手动设置theano.config.device,theano.config.floatX: importtheanotheano.config.device ='gpu'theano.config.floatX ='fl...
在深度学习训练中,多GPU训练是一种常见的方法,可以显著提高训练速度。Keras作为一款流行的深度学习框架,支持多GPU训练。通过合理配置和使用多GPU,我们可以加快模型训练过程,缩短模型收敛时间。下面介绍如何使用Keras进行多GPU模型训练: 安装支持多GPU的Keras版本:请确保你安装的Keras版本支持多GPU功能。推荐使用TensorFlow作为...
幸运的是,利用多GPU进行数据并行训练可以显著加快训练过程。本文将详细介绍如何在Keras框架下实现多GPU数据并行,帮助读者轻松提升训练效率。 一、引言 Keras是一个高层神经网络API,它可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。当以TensorFlow为底层时,Keras能够方便地调用多GPU进行训练。多GPU数据并行通过将数据集分成多个子...