代码语言:javascript 复制 ifgpu:tf.debugging.set_log_device_placement(True)# 多卡gpu支持,维度必须是gpu卡的倍数 gpu_len=len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))print("gpu_len:"+str(gpu_len))dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_data.values,y_data.values))strategy=tf...
使用部分GPU加速,例如下面使用GPU设备0和1(仅在电脑中有多个GPU设备时使用) gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_visible_devices(devices=gpus[0:2], device_type='GPU') 1. 2. 除了使用以上方法设置可见GPU设备,还可以使用os模块来配置环境变...
tensorflow_version 2.ximporttensorflow as tfprint(tf.__version__)fromtensorflow.kerasimport*#此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')ifgpus:#设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuratio...
为了将batch size的数据均等分配给各个GPU的显存,需要通过tf.data.Dataset.from_generator托管数据,从迭代器加载,同时显式关闭AutoShardPolicy。如果不做这一步,显存分配可能会出问题,不仅显存会爆,还可能过程中的validation loss计算会出问题。 为了避免触发tensorflow2在完成以上步骤,训练过程中metrics的计算bug,需要做...
首先是可用: importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available()) 就算你没有cudnn,这个代码也是可以运行的 其次是可训练: from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimporttensorflowastfimportos os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"fromtensorflow.keras.layersimportDen...
无论是内置fit方法,还是自定义训练循环,从CPU切换成单GPU训练模型都是非常方便的,无需更改任何代码。当存在可用的GPU时,如果不特意指定device,tensorflow会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。 但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境,存在多个GPU和多个使用者时,为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致...
2 GPU设置 首先，我们需要打开Anaconda Prompt软件；随后，可以输入如下所示的代码，从而查看我们的GPU状态...
最近研究了一下 TF 2.0 下的加载 TFRecord 文件的多 GPU 自定义并行训练代码的写法,踩了几个坑,在这里记录一下。 注意:本文介绍使用 Custom training loop 实现多 GPU 并行训练,请使用tf.keras中定义的层构建模型;如果使用Keras(非tf.keras)请不要参考本文,原因请参考 ...
导入该程序后,默认选择你机器上的所有显卡进行训练: import tensorflow as tf mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() 如果你想选择机器上的某几个显卡的话(假设你有5张显卡,你想用第2,3张): mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:1", "/gpu:2"]) 接下来正常写你...
要重现本教程,请参考TensorFlow 2分布式培训github repository。 代码样板 与单节点内的多GPU训练相似,多节点训练也使用分布式策略。在这种情况下,tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy。多节点训练还需要设置TF_CONFIG环境变量。请注意,每个节点上的环境变量都会略有不同。例如,这是worker 0两节点分布式培...