分别参见相关子文件夹pytorch、mxnet和tensorflow。在本文中，我们将探讨如何将Tensorflow与NVIDIA GPU结合使用。其他子文件夹的执行方式相同，易于您自行探索。...教程 每个文件夹（“ pytorch”，“ mxnet”和“ tensorflow”）都包含一个“ main.py”函数，其中包含安装库、加载数据、设置网络和训练模型所需的所有代码。...创建会话时，我们可以从不同的CPU / RAM和GPU配置中进行选择。就我而言，我选择了4核/ 8GB RAM和1个GPU。使用FashionMNIST，1个GPU足以让我们相对快速地适应算法。...对于更高级的问题和更复杂的深度学习模型，可能需要更多的GPU。但是，利用多个GPU进行深度学习的技术可能会变得复杂，因此我今天不再赘述。...您现在就可以在Tensorflow中开始在CML中使用GPU。其他子文件夹可以用相同的方式设置，并可以让您自己进行探索。
使用浮点算术是保持精度的最简单方法，并且GPU具备完善的设备来加速这些计算，因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。 如今，实际上已经在商业应用程序中部署了许多模型。...提取8位值仅需要浮点数的25％的内存带宽，因此您将更好地利用缓存并避免出现RAM访问瓶颈。您通常还可以使用硬件加速的单指令多数据（SIMD）操作，每个时钟周期执行更多操作。...RAM Size [image.png] TinyML在嵌入式上设备上运行时，应用程序由机器学习任务和非机器学习任务组成，这些都要占用RAM空间。...如图所示，一个典型的TinyML应用的RAM空间占用，橙色的Tensorflow micro对战，红色的model只占很小的比例。所以必须压缩模型，能够在RAM中得以容纳运行。...同时，浮点计算需要花费更长的时间，需要更多的电量。切换到int8，可以降低功率，这是相当可观的。 [image.png] 上图的所有三个模型，代表int8模型的绿色条都短得多。
GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，中间每一层的缓存，都会在内存中开辟空间来进行保存，所以模型本身会占用很大一部分内存。...其次是batch size的大小，也会占用影响内存占用率。batch size设置为128，与设置为256相比，内存占用率是接近于2倍关系。...当你batch size设置为128，占用率为40%的话，设置为256时，此时模型的占用率约等于80%所以在模型结构固定的情况下，尽量将batch size设置大，充分利用GPU的内存。...解决好数据传输的带宽瓶颈和GPU的运算效率低的问题。在TensorFlow下面，也有这个加载数据的设置。...总结记录 最后总结一下，有的时候模型训练慢并不是因为显卡不行或者模型太大，而是在跑模型过程中有一些其他的操作导致速度很慢，尤其是文件的IO操作，这会导致GPU得不到连续性使用，整体速度特别慢。
2016 年 5 月，他们宣布他们的平台现在包括配备张量处理器（TPU）的服务器，专门用于机器学习的处理器，比许多 GPU 处理 ML 任务要快得多。 当然，另一种选择只是购买你自己的 GPU 卡。...管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。...例如，要使 TensorFlow 只占用每个 GPU 内存的 40%，您必须创建一个ConfigProto对象，将其gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction...图12-4 每个程序都可以使用四块GPU，但每个程序只分配了40%的RAM 如果在两个程序都运行时运行nvidia-smi命令，则应该看到每个进程占用每个卡的总 RAM 大约 40%： $ nvidia-smi...例如，如果它使用大量内存，但在图形中只需要更多内存，则最好在最后一刻对其进行求值，以避免不必要地占用其他操作可能需要的 RAM。 另一个例子是依赖位于设备外部的数据的一组操作。
用于复制论文中最重要的微调实验的TensorFlow代码，包括SQuAD，MultiNLI和MRPC。 这个项目库中所有代码都可以在CPU、GPU和Cloud TPU上使用。...每个.zip文件包含三个项目: 一个包含预训练权重的TensorFlow checkpoint (bert_model.ckpt)，(实际上是3个文件)。...目前无法使用具有12GB-16GB RAM的GPU复现论文里BERT-Large的大多数结果，因为内存可以适用的最大 batch size太小。...我们正在努力添加代码，以允许在GPU上实现更大的有效batch size。有关更多详细信息，请参阅out-of memory issues的部分。...使用BERT-Base的fine-tuning示例应该能够使用给定的超参数在具有至少12GB RAM的GPU上运行。
/install 3.6-3.8 GCC >= 9.1 CUDA 11.2, cuDNN 8.1 温馨提示： 下载地址 请访问 TensorFlow 官方版本发布页获取最新的 Wheel 文件或源码...内存：建议至少 16GB RAM。 存储：安装后 TensorFlow 占用约 1-2GB。...（以 CUDA 11.8 为例）： sudo apt install nvidia-cuda-toolkit-11-8 TensorFlow 不同版本的性能对比 TensorFlow 版本 GPU...常见问题 Q&A Q1: 如何确定我的 GPU 是否支持 TensorFlow？...运行以下命令检查 CUDA 计算能力： nvidia-smi Q2: 为什么安装 TensorFlow 时提示不支持我的 Python 版本？
特别值得一提的是，V100有足够的能力以每秒数千张图的速度训练神经网络，这使得基于ImageNet数据集小模型在单GPU上训练只需几小时，与2012年在ImageNet上训练AlexNet模型所花费的5...DALI长期内存使用 第一个问题是，RAM的使用随着训练时间的增加而增加，这会导致OOM错误(即使是在拥有78GB RAM的VM上)，并且尚未修正。...考虑到如今RAM的价格，这并不是什么大问题。从下表可以看出，DALI的最大批大小可能比TorchVision低50%： 接下来的部分涉及降低GPU占用率的方法。...更多小提示 在验证时，将数据集均分的批处理大小效果最好，这避免了在验证数据集结束时还需要进行不完整的批处理。...这达到了Nvidia DGX-1的一半多一点（它有8个V100 gpu），尽管我们使用了小模型。对我来说，能够在几个小时内在一个GPU上运行ImageNet是生产力进步。
我曾试为了省钱，试过在廉价的 CPU 而不是 GPU 上训练我的深度学习模型，出乎意料的是，这只比在 GPU 上训练略慢一些。...具有 64 个 vCPU 和 57.6GB RAM 的可抢占的 n1-highcpu-64 实例加上使用 Skylake CPU 的附加款的总价是 0.509美元/小时，花费大约是 GPU 实例的 2/...最后，这是一个黑盒子，也就是我为什么更喜欢黑盒测试的硬件配置而不是搞纯理论。 ? 由于 vCPU 数量对训练速度的影响很小，那么显然减少它的数量是有好处的。...不出意料，在卷积网络上 GPU 的训练速度比任何 CPU 方案快两倍不止，不过成本结构仍然相同，除了 64 vCPU 比 GPU 成本方面更差，32 个 vCPU 训练速度甚至快过 64 个 vCPU。...用在 IMDb 影评数据集上的 fasttext 算法能判别一个影评是正面的还是负面的，相对于其它算法，该算法对于影评分类最为快速。 ? ? 在这种情况下，GPU 比 CPU 快得多。
为什么要支持GPU？ 虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。...随着 TensorFlow Lite GPU 后端开发者预览版的发布，将能够利用移动 GPU 来选择模型训练 (如下所示)，对于不支持的部分，将自动使用 CPU 进行推理。...GPU 与 CPU 性能 在Pixel 3的人像模式（Portrait mode）中，与使用CPU相比，使用GPU的Tensorflow Lite，用于抠图/背景虚化的前景-背景分隔模型加速了4倍以上。...对于不同的深度神经网络模型，使用新GPU后端，通常比浮点CPU快2-7倍。...在此步骤中，我们还为中间张量管理 GPU 内存，以尽可能减少后端的内存占用 必要时将输出移动到 CPU：一旦深度神经网络完成处理，框架将结果从 GPU 内存复制到 CPU 内存，除非网络的输出可以直接在屏幕上呈现
如此强大的 gpu 使数据预处理管道变得紧张。为了解决这个问题，Tensorflow 发布了一个新的数据加载器：tf.data.Dataset。...考虑到现在的 RAM 有多便宜，这不是什么大问题；相反，GPU 内存才是问题所在。...从下表可以看出，使用 DALI 时的最大批的大小可能比 TorchVision 低 50%： 在下面的部分中，我将介绍一些减少 GPU 内存使用的方法。...我发现，即使是用 DALI 将输出传输到 GPU，也会占用大量的 GPU 内存。...CPU 管道在 ResNet50 这样的大型模型中工作得很好，但是，当使用 AlexNet 或 ResNet18 这样的小型模型时，CPU 管道仍然无法跟上 GPU。
他们有很多个内核，能运行的线程数量则更多。GPU 还有更高的存储带宽，这能让它们同时在一群数据上进行这些并行计算。...更多的存储空间能让我们部署更大的模型，并且在训练时使用足够大的批量大小（这会对梯度流很有帮助）。 存储带宽：这能让 GPU 在更大的内存上运行。...安装 RAM ? 在我费力的把 RAM 装到基底上时，GTX 1080 Ti 静静的躺在那里等着轮到它。 结果我发现内存条非常难装，需要花很多功夫把它正确的固定住。...训练该模型时，GTX 1080 Ti 比 AWS P2 的 K80 要快 2.4 倍。这是让人感到惊讶的结果，因为通常说来这二者的表现应该差不多。...这次 CPU 比 GPU 慢了 30-50 倍，已经比在 VGG 任务中的表现好多了，但仍然比 MNIST 多层感知机实验结果慢。
TL; DR · 在RTX 2080 Ti上用TensorFlow单精度（FP32）训练CNN比1080 Ti快27％到45％。...· 在RTX 2080 Ti上用TensorFlow半精度（FP16）训练CNN比1080 Ti快60％到65％。 · 如果你做FP16训练，RTX 2080 Ti可能物有所值。...△ 各种模型上的2080 Ti表现比较 原始基准数据 2080 Ti和1080 Ti的单精度表现 我们用TensorFlow模型对2080 Ti和1080 Ti进行了单精度（FP32）训练的基准测试，计量每秒处理的图像...· 输入正确的gpu_index（默认值为0）和num_iterations（默认值为10） 1cd lambda-tensorflow-benchmark 2..../benchmark.sh gpu_index num_iterations 第三步：获得结果 · 检查repo目录中的文件夹 - .logs（由benchmark.sh生成） · 在基准测试和报告中使用相同的
图 4.4.4：推理阶段的 GPU 内存利用率 在 ResNet-50 推理中，MXNet 占用最少的 GPU 内存；TensorFlow 在 VGG 16 推理中占用的内存最少；PyTorch 在 Faster-RCNN...图 6.1.7：ResNet-50 在推理时的 GPU 利用率。 如图 6.1.8 所示，以单精度进行推理比混合精度利用的 GPU 内存利用时更多。 ? 图 6.1.8：推理时的内存利用时。...单精度比混合精度具有更高的 CPU 利用率和内存利用率。 综上所述，在不损失模型准确率且内存占用不明显的情况下，以混合精度训练模型比以单精度训练模型速度更快。...未来，我们将进一步推动在更多模型、框架与硬件上的评估。 致谢 非常感谢英伟达在不限制写作的情况下为我们提供了一块 Titan RTX GPU。...除了不同框架在 Titan RTX GPU 上的表现，让我们对比下先前发布过的主流 GPU 的更多硬件特征。
•如果使用 GPU，请将 INFERENCE_RAM 设置为你的 GPU VRAM（每个 GPU）。例如，如果你有 16 GB 的 VRAM，设置 INFERENCE_RAM=16。...更高的数字将占用更多的 VRAM 和 CPU，但处理速度更快。默认设置为 1。•--max_pages 是要处理的最大页面数。省略此项以转换整个文档。...默认设置为 1，但你可以增加它以提高吞吐量，代价是更多的 CPU/GPU 使用。如果你使用 GPU，那么并行性不会超过 INFERENCE_RAM / VRAM_PER_TASK。.../md_out •METADATA_FILE 是指向包含 pdf 元数据的 json 文件的可选路径。格式请参见上文。•NUM_DEVICES是要使用的 GPU 数量。应该是 2 或更多。...•NUM_WORKERS 是在每个 GPU 上运行的并行进程数量。每个 GPU 的并行性不会超过 INFERENCE_RAM / VRAM_PER_TASK。
图19-9 在多台设备上并行执行TensorFlow计算图 有了GPU，可以将几天几周的训练，减少到几分钟或几小时。这样不仅能节省大量时间，还可以试验更多模型，用新数据重新训练模型。...如果不想让TensorFlow占用所有的CPU核，或是只想单线程，就可以这么设置。 有了上面这些知识，就可以利用GPU在任何设备上做任何运算了。...如果还是太慢，可以换成更强大的GPU，或添加更多的GPU。...fit()方法，可以自动对所有模型复制分割训练批次，所以批次大小要可以被模型复制的数量整除。就是这样。比用一个GPU，这么训练会快很多，而且代码变动很少。...可以看到在运行的任务，如果点击，可以看到图展示了每个任务的CPU、GPU和RAM。点击View Logs，可以使用Stackdriver查看详细日志。
于是乎有以下五种情况： 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...· GitHub） 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。...，虽然代码或配置层面设置了对显存占用百分比阈值，但在实际运行中如果达到了这个阈值，程序有需要的话还是会突破这个阈值。...换而言之如果跑在一个大数据集上还是会用到更多的显存。以上的显存限制仅仅为了在跑小数据集时避免对显存的浪费而已。...(config=config) KTF.set_session(sess) os.environ指的是占用的GPU编号；allow_growth为动态申请显存占用。
所需配置： TensorFlow(点击 http://www.tensorflow.org 进行安装或升级) NumPy (详情点击 http://www.numpy.org/ ) GPU 执行 test...tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/mnist_checkpoint/model.ckpt-1 快速 CIFAR10 ensemble 测试： 下载并提取 cifar10 二进制文件到...$DATA_DIR/ 下： https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 下载并提取 cifar10 模型 checkpoint 到 $CKPT_DIR 下：...、验证集的测试中限制 RAM 消耗。...如果不这样，TensorFlow 会在一开始占用所有的 RAM，这样就不能执行其他工作了 python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --
双核的英特至强 CPU，13 GB RAM；TPU 是谷歌 8 核的 TPUv3+2GHz、四核的英特尔至强 CPU，16 GB RAM）将相同的代码运行了三遍。...在这种情况下可以看出，训练 Xception 模型时，TPU 比 CPU 快了约 100 倍，比 GPU 快了约 3.5 倍，这是因为 TPU 处理批大小很大的数据时效率更高。...所以，与之前的实验相比，TPU 训练 Xception 模型的速度比 GPU 快 7 倍。...如下图 4 所示，模型训练的加速情况也与模型类别有关，Xception 和 Vgg16 就比 ResNet50 表现更好。在这种边界很大的情况下，模型训练速度是 TPU 唯一超过 GPU 的地方。...(B) 在诸如少量样本预测等特定任务中，GPU 的表现比 TPU 好。
胶囊模型的代码在以下论文中使用： "Dynamic Routing between Capsules" by Sara Sabour, Nickolas Frosst, Geoffrey E....要求 TensorFlow ( 访问 http://www.tensorflow.org 了解如何安装和升级) NumPy (详见 http://www.numpy.org/) GPU 运行测试代码验证设置是否正确...（checkpoint）到$CKPT_DIR： https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/cifar_checkpoints.tar.gz 将提取的二进制文件目录作为...训练中连续运行的注意事项： 在训练中 --validate = true 总共需要总共2块GPU：一个用于训练，一个用于验证 如果训练和验证工作位于同一台机器上，则需要限制每个任务的RAM占用量，因为...TensorFlow会默认为第一个任务分配所有的RAM，而第二个任务将无法进行。
本文将总结需要考虑的相关因素，以便可以根据预算和特定的建模要求做出明智的选择。 为什么 GPU 比 CPU 更适合机器学习？...GPU（图形处理单元）GPU在多任务处理方面不那么灵活。但它可以并行执行大量复杂的数学计算。这是通过拥有更多数量的简单核心（数千个到上万）来实现的，这样可以同时处理许多简单的计算。...TensorFlow和PyTorch等工具中（比如目前PyTorch的AMD GPU的支持还只能在Linux上使用）。...8GB：这是一个日常学习很好的开始，可以在不超过RAM限制的情况下完成大多数任务，但在使用更复杂的图像、视频或音频模型时会遇到问题。 12GB：我认为这是科研最基本的的要求。...请记住，GPU的优势是高吞吐量，这在很大程度上依赖于可用的RAM来通过GPU传输数据。 CUDA核心和Tensor 核心 这其实很简单，越多越好。 首先考虑RAM，然后就是CUDA。
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