升级keras和tensorflow后，google colab GPU处理速度变得非常慢 - 腾讯云开发者社区

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。...就好像模型怪兽嘴巴里的牙不太够，咀嚼数据点心的速度有点慢，我们给就给它换一个有成百上千个牙齿的GPU大嘴巴，让它成为一只饕餮猛兽。 ?...在实践中训练模型时，有时候会发现换成了GPU后模型的训练时间并没有怎么变化，那么这种情况下通常是因为数据准备过程是速度的主要瓶颈，应当先增加准备数据的进程数。...由于国内防火墙的原因，Colab要搭建梯子后才能够访问使用。而Kaggle kernel除了在注册时获取验证码和上传数据集时需要短暂连接国外网站外，此后无需梯子也可以正常使用。...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。

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Colab提供了免费TPU，机器之心帮你试了试

虽然代码不太一样，但直觉上它的计算量应该和上面的代码相同，因此大致上能判断 Colab 提供的 GPU、TPU 速度对比。...TPU 调用文档地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/tpu 对比 TPU 与 GPU 的计算速度为了简单起见，这里仅使用...这个模型是基于 Keras 构建的，因为除了模型转换与编译，Keras 模型在 TPU 和 GPU 的训练代码都是一样的，且用 Keras 模型做展示也非常简洁。...最后，Colab 确实提供了非常强劲的免费 TPU，而且使用 Keras 或 TPUEstimator 也很容易重新搭建或转换已有的 TensorFlow 模型。...参考资料：文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/tpu 官方示例（Keras）：https://colab.research.google.com

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用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！

选自KDnuggets 作者：Chengwei Zhang 机器之心编译参与：高璇、路本文介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。...后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。...本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...GPU 和 TPU 都将输入 batch size 设为 128， GPU：每个 epoch 需要 179 秒。20 个 epoch 后验证准确率达到 76.9％，总计 3600 秒。...结论本快速教程介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。

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TF - GAN入门：TensorFlow 2.0 的轻量级 GAN 库

此版本拥有诸多升级和新功能： Cloud TPU 支持：您现在可以使用 TF-GAN 在 Google 的 Cloud TPU 上训练 GAN。...有时除了能够纠正阻碍标准开源实现数值的精度和统计偏差外，TF-GAN 指标在计算上也非常高效，并且其在语法上易于使用。示例：GAN 研究的发展速度异常迅猛。...您可以在 tensorflow.org/beta 中发现一些不使用 TF-GAN 的 GAN Keras 示例，包括 DCGAN、Pix2Pix 和 CycleGAN。...TPU 与 GPU 的版本性能相同，但训练速度提高了 12 倍。...BigGAN DeepMind 研究团队结合架构更改、更大的网络和更大的批处理以及 Google TPU，改进了论文中最先进的图像生成技术。

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谷歌Colab有了V100加持，薅羊毛快乐再次加倍

同时也可以运行 Keras、TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等框架进行深度学习的开发与应用。...另外一位专业版的用户也晒出了截图：「我是 Google colab 专业版用户。每当连接到服务时，我都会习惯性检查获得了哪个 GPU。...也有推特用户表示自己已经率先用上了 V100，运行速度突然变快（幸福来得猝不及防）。 ? 近两年来，Colab 的硬件历经几次升级。...先是去年 4 月，谷歌将 Colab 的 GPU 从古董级别的 K80 升级到了更加适合做低精度的推断的 Tesla T4，训练比 K80 快了很多。...最重要的是，和 P100 相比，Tesla V100 增加了专门为深度学习设计的 Tensor Core，能够明显加快深度学习算法和框架的运行速度。 ?

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Google Colab免费GPU教程

现在，你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras，Tensorflow和PyTorch。 ? image.png 你好！...开发利用流行的库如深学习应用Keras，TensorFlow，PyTorch，和OpenCV的。将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要特征是：Colab提供GPU并且完全免费。...image.png 设置免费GPU 改变默认硬件（CPU到GPU，反之亦然）非常简单; 只需按照编辑>笔记本设置或运行时>更改运行时类型，然后选择GPU作为硬件加速器。 ?...image.png 完成授权程序后，安装您的Google云端硬盘： !mkdir -p drive !google-drive-ocamlfuse drive 安装Keras： !...要在TensorFlow，Keras等中查看函数参数，只需在函数名后添加问号（？）： ? image.png 现在，您无需单击TensorFlow网站即可查看原始文档。 ?

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Google Colab现已支持英伟达T4 GPU

Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。...Colab介绍 Google Colab不需要安装配置Python，并可以在Python 2和Python 3之间快速切换，支持Google全家桶：TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive...GPU的型号正是Tesla K80，可以在上面轻松地跑Keras、Tensorflow、Pytorch等框架；最近新增加的TPU是英伟达T4，可以在更广阔的天地大有作为了。...更换硬件加速器类型后，运行以下代码检查是否使用了GPU或者TPU： from tensorflow.python.client import device_libdevice_lib.list_local_devices...某些库可能需要先安装后才能使用，比如keras：安装PyTorch：除了pip，还支持apt-get。

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使用tensorflow进行音乐类型的分类

TensorFlow实现 TensorFlow是一个非常强大的工具，可以在规模上构建神经网络，尤其是与googlecolab的免费GPU/TPU运行时结合使用。...这个项目的主要观点是找出瓶颈：我最初的实现非常缓慢，甚至使用GPU。我发现问题出在I/O过程（从磁盘读取数据，这是非常慢的）而不是训练过程。...使用TFrecord格式可以通过并行化来加快速度，这使得模型的训练和开发更快。...import keras from google.colab import files keras.backend.clear_session() tf.random.set_seed(42...我们使用TensorFlow内置函数和Python函数（与tf.py_函数，对于在数据管道中使用Python函数非常有用）。

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深度学习之环境配置

/Keras/Torch版本是否支持GPU加速虽说按部就班的配环境好像也没啥大问题，但要想让你的TensorFlow和Torch顺利用上GPU跑起来并不是一件那么顺利的事。...GPU，另外一种可能就是你没有安装支持GPU的TensorFlow或者Keras版本。...这时候我们可以先来验证下当前的TensorFlow或Keras是否支持GPU。...colab目前提供的GPU已经由之前K80升级到了Tesla T4： [在这里插入图片描述] kaggle提供的则是Tesla P100： [在这里插入图片描述] colab地址：https...://colab.research.google.com/notebooks/kaggle地址： https://www.kaggle.com/ FlyAI地址： https://www.flyai.com

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章规模化训练和部署TensorFlow模型

使用TensorFlow Serving TF Serving是一个非常高效，经过实战检测的模型服务，是用C++写成的。...如果你还降低了位宽（例如，降到8位整数），速度提升会更多。另外，一些神经网络加速设备（比如边缘TPU），只能处理整数，因此全量化权重和激活函数是必须的。...但在实际中，这个算法不怎么高效，所以TensorFlow团队放弃了动态安置器。但是，tf.keras和tf.data通常可以很好地安置运算和变量（例如，在GPU上做计算，CPU上做预处理）。...当模型复制计算完梯度后，它必须等待参数更新，才能处理下一个批次。缺点是一些设备可能比一些设备慢，所以其它设备必须等待。另外，参数要同时复制到每台设备上（应用梯度之后），可能会饱和参数服务器的带宽。...提示：要降低每步的等待时间，可以忽略速度慢的模型复制的梯度（大概~10%）。例如，可以运行20个模型复制，只累加最快的18个，最慢的2个忽略。

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使用Tensorflow 2.0 Reimagine Plutarch

为了帮助轻松复制，已将代码改编为Google Colab，并突出显示了该平台的独特之处 - 否则整个代码可以使用Python 3.6+和相关软件包在本地计算机上运行。...://www.gutenberg.org/ebooks/674 把事情搞定在Colab上，运行时类型更改为GPU，然后导入最新的TensorFlow版本 - 下面的代码片段仅适用于Colab，否则只需使用...）导入到Google Colab驱动器中 - 需要记住，文件是短暂的，需要在每次使用平台后更长时间上传它们： from google.colab import files uploaded = files.upload...执行此代码时，将看到Colab上传文件，然后可以单击左侧的Colab Files选项卡以确保该文件与Google的默认Sample Data目录一起存在。...在导入相关库之后，继续构建新的，非常基本的模型架构： from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Sequential

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深度学习环境配置有哪些坑？

验证TensorFlow/Keras/Torch版本是否支持GPU 虽说按部就班的配环境好像也没啥大问题，但要想让你的TensorFlow和Torch顺利用上GPU跑起来并不是一件那么顺利的事...比如说我们用Keras跑模型时指定了GPU，有时候会报如下错误：一方面，你的机器可能确实没有那么多GPU，另外一种可能就是你没有安装支持GPU的TensorFlow或者Keras版本...这时候我们可以先来验证下当前的TensorFlow或Keras是否支持GPU。...colab目前提供的GPU已经由之前K80升级到了Tesla T4： kaggle提供的则是Tesla P100：大家可以自行去褥。...colab地址： https://colab.research.google.com/notebooks/ kaggle地址： https://www.kaggle.com/ nvidia

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3 个相见恨晚的 Google Colaboratory 奇技淫巧！

，既可以不用安装 TensorFlow 直接使用，又可以实现 GPU 加速训练，那该是多好的一件事情。...也就是说，Colaboratory 存储在 Google 云端硬盘中，我们可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，在线使用深度学习框架 TensorFlow 并训练我们的神经网络了...Colab 同时支持 pip 和 apt 包管理器。无论您使用的是哪一个，记住要在命令前面加上符号 “!”。 # Install Keras with pip !...pip install -q keras import keras >>> Using TensorFlow backend. # Install GraphViz with apt !...当然，上传和使用数据文件还有其它的方法，但是我发现这一方法最简单明了。以上就是关于 Google Calaboratory 的 3 个非常实用的技巧，赶紧尝试一下吧！

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TensorFlow 2.0到底怎么样？简单的图像分类任务探一探

Colab 可以免费使用 GPU 12 小时，因此我一般都将它作为我进行机器学习实验的首选平台。...用 pip 在 Colab 笔记本上安装 TensorFlow 2.0 Alpha（内测版）GPU 版： !...在 TensorFlow 2.0 中，之前的 tf.train 和 tf.keras.optimizers API 中的优化器已经统一在 tf.keras.optimizers 中，并用升级的 TensorFlow...总结本文研究了 TensorFlow 2.0 对可用性、简洁性和灵活性的关注，并介绍了新特性是如何 TensorFlow 的学习和使用变得不那么困难的；Eager Execution 和改进的高级 API...抽象化了 TensorFlow 一直以来的复杂性，这些变化使快速实现和运行典型的图像分类实验变得简单。

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Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

新智元报道来源: Colab 编辑：鹏飞【新智元导读】本文是由Keras之父编写的TensorFlow 2.0 + Keras教程。...同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。...在TensorFlow 1.x时代，TF + Keras存在许多问题：使用TensorFlow意味着要处理静态计算图，对于习惯于命令式编码的程序员而言，这将感到尴尬且困难。...第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...数学计算可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速未加速前： ? 加速后： ?

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Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

---- 新智元报道来源: Colab 编辑：鹏飞【新智元导读】本文是由Keras之父编写的TensorFlow 2.0 + Keras教程。...同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。...在TensorFlow 1.x时代，TF + Keras存在许多问题：使用TensorFlow意味着要处理静态计算图，对于习惯于命令式编码的程序员而言，这将感到尴尬且困难。...第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...数学计算可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。 ? 用tf.function加速未加速前： ? 加速后： ?

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AIDog改造手记：使用TensorFlow 2.0

要记住一点，参与训练的参数越多，训练速度就越慢。接下来一行代码，在基础模型Inception V3的基础上加入一个平均池化层和全连接层，为什么这样定义？...数据处理对于图像预处理，在原来的retrain.py脚本中，处理得非常复杂，在tensorflow 2.0中，可以采用tf提供的解码和缩放函数： def preprocess_image(image)...天无绝人之路，这个时候我们可以薅一薅Google的羊毛，之前我写过一篇文章：谷歌GPU云计算平台，免费又好用详细介绍过如何使用谷歌GPU云计算平台。...有一点需要注意，Google Colab目前默认使用的是TensorFlow r1.14的版本，如果要使用TensorFlow 2.0 beta版本，需要在开始位置执行： !...pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 训练结束，可以在google drive上看到TensorFlow saved model格式的模型。 ?

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Colab用例与Gemma快速上手指南:如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务

主要技术关键词包括：Gemma模型, KerasNLP, LoRA微调, 分布式训练, Colab, Kaggle, TPU加速, Python依赖安装, JAX, TensorFlow, 模型微调,...引言随着机器学习技术的不断进步，如何有效地使用和微调大型语言模型成为了开发者社区中的热门话题。Google的Gemma模型作为一种先进的自然语言处理工具，提供了丰富的应用可能性。...正文基础使用：Gemma快速上手环境设置和模型加载在Kaggle上开始之前，用户需要完成电话验证来启用GPU或TPU加速。验证成功后，可以在项目设置中选择所需的硬件加速选项。...分布式微调分布式微调可以在多个处理器上并行处理数据，显著加快训练速度。Google Colab提供了对TPU的支持，极大地提升了训练效率。...TensorFlow, TPU 总结掌握Gemma模型的使用和微调技术，将帮助开发者在自然语言处理领域取得更好的成绩。

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谷歌TF2.0凌晨发布！“改变一切，力压PyTorch”

Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet热情的表示：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。...支持Keras Model.fit、自定义训练循环、多GPU等等。四、TensorFlow 2.0提高了在GPU上的性能表现。...以ResNet-50和BERT为例，只需要几行代码，混合精度使用Volta和Turing GPU，训练表现最高可以提升3倍。...当然这本书里的代码需要改一下，但非常简单： import keras -> from tensorflow import keras 这本书地址在此： https://github.com/fchollet...当然……不安装也能用，因为还有一个神器： Google Colab。好了，最后祝大家节日快乐！

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灵魂三问 TPU

张量处理器 (Tensor Processing Unit, TPU) 是 Google 为机器学习定制的人工智能加速器专用集成电路，专为 Google 的深度学习框架TensorFlow 而设计的。...如果图片是高清彩色的，像素为 192×192×3 ≈ 1000000；如果训练集很大，有几百万张；如果网络是深层的，有几十层，即权重 W 有很多元素；那么像 CPU 这样按顺序一步步计算点积会非常慢，而且内存也会溢出...3 HOW 如何用 TPU 跑 Keras 模型？本节我们就简单展示如何在 Colab 里带 TPU 光环的 Keras 模型，这也是为〖Python 系列〗Keras 一章埋下伏笔。...速度很快，验证误差 99.38%。 4 总结 CPU 和 GPU 都是适用于通用问题，GPU 可以并行。...另外 Google 真是一家伟大的公司，在 Colab 里面可以免费使用 TPU 玩模型。大家也可以去试试吧。

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用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

Colab提供了免费TPU，机器之心帮你试了试

用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！

TF - GAN入门：TensorFlow 2.0 的轻量级 GAN 库

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使用Tensorflow 2.0 Reimagine Plutarch

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