您可以使用MirroredStrategy的分布式训练策略，支持在一台机器上的多个GPU上同步分布式训练。它为每个GPU设备...
# 需要导入模块: from tensorflow.keras import utils [as 别名]# 或者: from tensorflow.keras.utils importmulti_gpu_model[as 别名]defparallel_model(self):''' `multi_gpu_model` of keras Model '''assertself._parallel_modelisnotNonereturnself._parallel_model 开发者ID:didi,项目名称:delta,代码行数...
然而,通过使用Keras和Python的多GPU训练,我们将训练时间减少到16秒,总训练时间为19m3s。 使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议您尽可能使用多GPU培训。在未来,我想象multi_gpu_model 将演变,让我们进一步定制专门其中的GPU应该用于训练,最终实现多系统的训练也是如此。 方法:使用Keras,Python和深...
您可以使用MirroredStrategy的分布式训练策略，支持在一台机器上的多个GPU上同步分布式训练。它为每个GPU设备...
from keras.utils import multi_gpu_model with tf.device('/cpu:0'): model = build_model() parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=num_gpus) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(lr=learning_rate, momentum=momentum)) ...
我在ubuntu 16.04 上有 tensorflow-gpu 1.2.1 和 keras。 我无法执行: fromkears.utilsimportmulti_gpu_model 是否有人按照其文档的常见问题解答部分中的描述成功使用了 multi_gpu_model? 我有一个 4 GPU 机器和 4 个 GeForce GTX 1080 Ti 卡,我想使用所有这些。
(0.3081,))])), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('../data', train=False, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=args....
utils.data import DataLoader, Dataset BATCH_SIZE = 32 NUM_WORKERS = 1 # Load Dataset in Memory imdb_data = load_dataset("imdb") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") def tokenize_text(batch): return tokenizer(batch["text"], truncation=True, padding=True) imdb_...
I obtain the same error when trying to importkeras.utils.multi_gpu_model. Using Ubuntu 20.04.2 LTS. $ pip3 show tensorflow-gpu Name: tensorflow-gpu Version: 2.4.1 ... $ pip3 show keras Name: Keras Version: 2.4.3 ... $ python3 >>> from keras.utils import multi_gpu_model 2021-03...
keras.utils import multi_gpu_model model = multi_gpu_model(org_model, gpus=num_GPUs, cpu_merge=False, cpu_relocation=False) logger = logger or ScreenLogger() logger("Creating multi-GPU model: N=%i" % num_GPUs) return model, org_model ...