说明:当前GPU硬件技术快速发展,深度学习使用的主流GPU的内存已经足以满足大多数的网络模型需求,所以大多数情况下使用数据并行的方式。 数据并行 数据并行与模型并行不同,数据并行每次读取多份数据,读取到的数据输入给多个设备(GPU)上的模型,每个设备上的模型是完全相同的。数据并行的方式与众人拾柴火焰高的道理类似,如...
然后保存模型的时候使用paddle.jit.save方法即可 paddle.jit.save(model,"model") 1. 保存成功之后会生成三个文件model.pdiparams、model.pdiparams.info、model.pdmodel,如果使用paddle.jit.to_static装饰了多个forward方法,则会生成多个模型文件。 如果想要让保存的模型能够支持动态输入,只需要指定InputSepc参数即可 fro...
cmd输入以下命令得到如图所示: pip需要为当前的最新版本,需要你自己更新一下,如果不是最新版本,后面安装的时候会报warning,也会让你更新到最新版本的。 使用百度镜像命令安装paddle环境: python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 1. 安装完成后输入python...
使用export LD_LIBRARY_PATH=～anaconda2/lib/ 或者写到～/.bash_profile中 2. paddle.fluid.core_avx.EnforceNotMet: Invoke operator fill_constant error Enforce failed. Expected allocating <= available, but received allocating:6976001517 > available:4352573184. 解放方法:export FLAGS_fraction_of_gpu_memor...
怎么使用GPU训练PaddlePaddle模型 0 收藏 回复 全部评论(3) 时间顺序 1 1切N随缘 #2 回复于2018-06 首先需要安装带gpu的paddlepaddle。其次 在训练初始化中设置 with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '1') != '0' paddle.init(use_gpu=True, trainer_count=1) 0 回复 陈 陈抟老祖 #3 回...
使用"conda install -c paddle paddlepaddle-gpu"后,conda自动安装cudatoolkit 10.2和cudnn 7.6包以及paddlepaddle-gpu 2.0.0rc1。但是在运行代码时paddle总是找系统安装在"/usr/local/cuda"位置的cudatoolkit和cudnn。如果使用LD_LIBRARY_PATH=/conda/lib/path,则paddle提示找不到cuda. ...
安装 PaddlePaddle-GPU根据您选择的 CUDA 版本，使用以下命令安装 PaddlePaddle-GPU：- 对于 CUDA 10.2 版本：使用命令 `python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html`。- 对于 CUDA 11.2 版本：使用命令 `...
深度学习框架原理解析:PaddlePaddle的多GPU并行训练方案在进行深度学习模型训练的时候,我们一般都会使用GPU来进行加速训练。当训练的样本只有百万级别的时候,单卡GPU基本就可以满足我们的需求,然而当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练的时间就会很长,远远
paddle-gpu: 1.8.4.post107 paddle: 1.8.1 服务器信息:nvidia-smi 部分代码: use_cuda = True place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) start_program = fluid.default_startup_program() exe.run(start_program...