查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一．...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...TensorFlow 在指定的设备不存在的情况下自动选择现有的受支持设备来运行操 作，则可以在创建会话时在配置选项中将 allow_soft_placement 设置为 True。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行 大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行” 数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据...，运行在每块GPU上的模型为同一个神经网络，网络结构完全一样，并且共享模型参数。
构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用nn.Sequential，辅助应用模型容器) 训练模型的3种方法(脚本风格，函数风格，torchkeras.Model类风格) 使用GPU训练模型(...单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。...当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶颈时，我们通常的方法是应用GPU来进行加速。...GPU范例 下面演示使用torchkeras来应用GPU训练模型的方法。...如果在单GPU的机器上跑，也能跑通，但是实际上使用的是单个GPU。
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...简单的来讲它是为了实现GPU运算的平台。...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip.../deviceQuery 如果显示的是关于GPU的信息，则说明安装成功了。...先给正确的安装命令： Anacanda 下的命令：（力推，如果不知道建议先去安装，这个极为方便） pip install tensorflow-gpu==1.9 官网命令： sudo pip install
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突...我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn.../help/anaconda/ 这里记录下linux的安装方式： 所使用的系统: ubuntu16.10 安装步骤 1： 先登录到这个页面：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...nehaljwani/tensorflow-gpu Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary....7.5,看了一下官方的文档： 给出的建议是： 可以使用.8.0来替代.7.5，我们命名一个.8.0的软连接为.7.5 我们先到/usr/lib/cuda/lib64 下： ln -s
Pytorch会給我们提供现有网络模型的实现，包含在torchvision.models中，今天来探究Pytorch中现有网络模型的使用及修改，以经典的VGG网络模型为例。...春恋慕 import torchvision from torch import nn #加载预训练好的vgg16网络模型 vgg16_true=torchvision.models.vgg16(pretrained...=True) #加载未经训练的vgg16网络模型 vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretrained=False) train_data=torchvision.datasets.CIFAR10...inplace=False) (6): Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True) ) ) 以上就是对pytorch中经典网络模型的加载和修改...，很多时候，我们会使用一个经典网络作为自己的基础网络，然后根据我们的需求来修改网络以取得更好的效果。
深度学习的多GPU并行训练模式tensorflow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但是利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。...虽然理论上异步模式存在缺陷，但因为训练深度学习模型时使用的随机梯度下降本身就是梯度下降的一个近似解法，而且即使是梯度下降也无法保证达到全局最优解，所以在实际应用中，在相同的时间内，使用异步模式训练的模型不一定比同步模式差...所以两种训练模式在实践中都有非常广泛的应用。下面给出具体的tensorflow代码，在一台机器的多个GPU上并行训练深度学习模型。...tensorflow集群通过一系列任务(tasks)来执行tesnorflow计算图中的运算。一般来说，不同任务跑在不同机器上。最主要的例外是使用GPU时，不同任务可以使用同一台机器上的不同GPU。...2.分布式tensorflow模型训练下面将给出两个样例程序分别实现使用计算图之间分布式(Between-graph replication)完成分布式深度学习模型训练的一步更新和同步更新。
详见《用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68509398 本篇我们介绍使用单GPU训练模型的方法，后面两篇分别介绍使用多...GPU和使用TPU训练模型的方法。...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资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...GPU的部分资源），我们通常会在开头增加以下几行代码以控制每个任务使用的GPU编号和显存大小，以便其他同学也能够同时训练模型。
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...__version__) from tensorflow.keras import * #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...ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy过程简介： 训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型...； 每次训练传入一个批次的数据时，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）； N 个计算设备使用本地变量（镜像变量）分别计算自己所获得的部分数据的梯度； 使用分布式计算的 All-reduce...操作，在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和，使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和； 使用梯度求和的结果更新本地变量（镜像变量）； 当所有设备均更新本地变量后，进行下一轮训练（即该并行策略是同步的
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。...只是用cpu的情况 with tf.device("/cpu:0"):
今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。...用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况：from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices...于是检查下tensorflow的版本情况：pip3 list各应用版本为：tensorflow 1.10.1tensorflow-gpu 1.9.0原来我升级了tensorflow...版本，忘记了升级tensorflow-gpu版本，现在两个版本有代差，而tensorflow默认选择版本高的CPU版本来计算了。...04 10:51:23.190105: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device
tensorflow 然后输入 conda info --envs 查看新环境是否创建成功 在创建成功之后进入创建的好的环境 输入 activate tensorflow 前面就会有出现一个括号（tensorflow...）在最前面 这就表明了进入了环境 安装tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu...=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu...中的配置 在pycharm中建立文件输入 import tensorflow as tf version = tf....__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。...该方案的缺点是比较费钱，并且需要费些时间去安装cuda，cuDNN，以及tensorflow-gpu等以支持keras使用GPU进行模型训练。 2，中产之选 购买云端GPU计算时长。...当存在可用的GPU时，如果不特意指定device，keras的后端tensorflow（GPU版本）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资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...经过试验，在我们这个例子中，不使用硬件加速器时，模型训练完成用时187.6s，使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s，约有3倍多的加速效果。
一、环境配置版本信息： 安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，...该安装教程选择的软件版本信息为：ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5...还是必须新建一个新的运行环境？ 不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false： （1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装
”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1...gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。...表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。...在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU，可以使用os.environ，如下： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法 〇，tensorflow serving模型部署概述 使用 tensorflow...__version__) from tensorflow.keras import * 一，准备protobuf模型文件 我们使用tf.keras 训练一个简单的线性回归模型，并保存成protobuf...INFO:tensorflow:Assets written to: ./data/linear_model/1/assets # 查看保存的模型文件 !...API服务发送请求 可以使用任何编程语言的http功能发送请求，下面示范linux的 curl 命令发送请求，以及Python的requests库发送请求。
Tensorflow是实验深度学习算法的绝佳工具。但是要利用深度学习的力量，需要利用计算能力和良好的工程技术。最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。...建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...代理 将使用一个简单的卷积神经网络，但可以使用任何想要的模型。例如也可以使用密集神经网络或决策树。 这个游戏不是“动态的”：代理人需要采取的政策只取决于最后一帧。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...对于GPU分配，有32个进程，4个GPU，每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。
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