Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题...服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量....-- coding: utf-8 --*-- import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf # GPU...-- coding: utf-8 --*-- import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf # 设定 GPU...利用fit_generator最小化显存占用比例/数据Batch化 #!
也许系统会选择最优的参数和算法来训练出一个好的模型，如果此时准确率仍然达不到我们的需求，我们是否就完全束手无策了呢？ 也不完全是。我们知道，丰富的高质量数据是训练出好的机器学习模型的关键。...这个时候，采用一些程序手段扩充数据集就成为了解决数据缺乏的一种方法，它可以将训练集的大小增加10倍或更多。更让人鼓舞的是，这样训练出的模型通常会更加健壮，减少过拟合。...X_batch, y_batch = datagen.flow(train, train, batch_size=32) 最后，我们可以使用数据生成器，必须调用fit_generator()函数并传入数据生成器和每个轮次的样本数以及要训练的轮次总数...fit_generator(datagen, samples_per_epoch=len(train), epochs=100) 更多关于keras图像扩充API的信息，还请参考官方文档：https:/...https://machinelearningmastery.com/image-augmentation-deep-learning-keras/ 往期回顾 提高模型性能，你可以尝试这几招… 百度推出
# 如果想将权重载入不同的模型（有些层相同）中，则设置by_name=True，只有名字匹配的层才会载入权重 . 7、如何在keras中设定GPU使用的大小 本节来源于：深度学习theano/tensorflow...） 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。...#例如，该函数允许我们在CPU上进行实时的数据提升，同时在GPU上进行模型训练 # 参考链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/models/sequential...案例三：使用LSTM的序列分类 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers...#然后，我们插入一个额外的损失，使得即使在主损失很高的情况下，LSTM和Embedding层也可以平滑的训练。
功能强大：Keras同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合，它可以在CPU和GPU上无缝运行。...3，训练模型 一般情况下可以用模型的fit方法训练模型，当数据集较大时，应当使用内存友好的fit_generator方法训练模型，如果需要细粒度的自定义训练过程，可以用train_on_batch逐批次地训练模型...如果需要使用GPU训练模型，需要安装CUDA和cuDNN以支持相应计算，并安装tensorflow-gpu版本，则可以无缝切换到GPU运行。...如果需要使用多个GPU训练模型，可以使用keras.utils.multi_gpu_model创建支持多个GPU同时训练的模型。...5，使用模型 一般情况下使用模型的predict方法进行预测，当数据集较大时，使用predict_generator方法进行预测。
在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。...调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。...然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。...代码修改 Keras版本 2.2.4 其他版本不保证一定使用相同的方法，但大体思路不变 model.fit_generator 找到fit_generator函数定义位置，加入控制参数get_predict...注释后的模块，可以看到Keras中fit_generator就是用model.evaluate_generator对验证集评估的： # Epoch finished. if steps_done >
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱...卷积核与所使用的后端不匹配，不会报任何错误，因为它们的shape是完全一致的，没有方法能够检测出这种错误。 在使用预训练模型时，一个建议是首先找一些测试样本，看看模型的表现是否与预计的一致。...说明~赠人玫瑰，手有余香，前人踩坑，后人沾光，有道是我不入地狱谁入地狱，愿各位Keras使用者积极贡献Keras陷阱。...老规矩，陷阱贡献者将被列入致谢一栏 关于Keras模型 Keras有两种类型的模型，顺序模型（Sequential）和泛型模型（Model） 两类模型有一些方法是相同的： model.summary()...该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同
现在我们推出 Keras 2，它带有一个更易使用的新 API，实现了与 TensorFlow 的直接整合。这是在 TensorFlow 核心整合 Keras API 所准备的重要一步。...，Keras API 却一直与 TensorFlow 代码库相分离，这种情况正在改变：从 TensorFlow 1.2 版本开始，Keras API 可作为 TensorFlow 的一部分直接使用，这是...训练和评估生成器方法的 API 已经改变（如： fit_generator、predict_generator 和 evaluate_generator）。...参见指南：https://keras.io/layers/writing-your-own-keras-layers/ 通常来讲，任何使用非正式的 Keras 功能编写的代码将会失效，因此高阶用户也许需要做一些相应的更新工作...我的长期目标是让人工智能自力更生 开源 | Keras.js 可以让你使用浏览器在 GPU 上运行 Keras 模型 教程 | 从基本概念到实现，全卷积网络实现更简洁的图像识别 原文地址：https:
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...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...2.问题分析 通过对上述问题解读，应该可以通过以下的方法解决： 当一个训练任务默认占据所有GPU显存的时候，可以使用CPU进行新的任务（这显然不是最优方法，使用CPU进行新的任务速度会很慢） 当一个训练任务默认占据所有...3.使用教程 1.解决方法一：使用CPU进行新的任务 这不是最优方法，使用CPU进行新的任务速度会很慢，但是也是一种解决方式 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...设置方法与方法一类似。-1代表不使用，0代表第一个，1代表第二个 以两个GPU举例，第一个任务开头可以使用如下，第二个任务就把0改为1，多个GPU方法类似。注意一点要放置在开头位置。
这是一个种多维的方法，就是说我们要在所有维度上进行这种滑动窗口方法。一般来说这会是个痛苦的工作。但幸运的是，我们能够使用Python中的Pandas库！...这时我们要用到Keras fit_generator（）函数！ 现在，如果你不了解Python生成器，请去先去了解它。...我们需要做的是创建一个生成器，创建一批windows，然后将其传递给Keras fit_generator()函数。...然而，我们仍然希望使用y值（真实数据），因此我们将它们存储在一个单独的列表中，因为我们希望使用它们进行绘图，以防与真实数据对比并将结果可视化。...有限的时间序列数据，即使有多个维度，也很难预测回报，我们可以看到，特别是从第二个图表看到，是有一个预测波动的方法。
更为重要的是，通过使用 Keras，更多的从前完全没有机器学习开发经验的用户，从此步入了深度学习的世界。...但由于软对设置了兼容接口，因此 Keras 1 的代码不经修改仍然可以在 Keras 2 上运行（但会出现打印警告）； 生成器训练和评估方法相关的 API 也已经改变（包括 fit_generator、...同样，Keras 1 的代码仍然可以运行； 在 fit 中，nb_epoch 已经被更名为 epochs。而且，这一更改也适用于 API 转换接口； 许多图层的保存权重格式已更改。...同样，以从前的权重保存的文件仍然可以在 Keras 2 中加载； objectives 模块已经被更名为 losses。...不过由于修改相对不大，因此更新应该不会太耗时，更新详情参见： https://keras.io/layers/writing-your-own-keras-layers/ 所有使用未记录的（undocumented
大多数人建议使用亚马逊 AWS 服务，它包含所有可用的 GPU 驱动，只需参照固定流程（https://blog.keras.io/running-jupyter-notebooks-on-gpu-on-aws-a-starter-guide.html...Docker 容器可以使用 nvidia-docker 进行加载，这可以让 Docker 容器访问主机上的 GPU。在容器中运行深度学习脚本只需运行 Docker 命令行。...即使 Docker 容器中 Keras 的默认后端是 CNTK，一个简单的 -e KERAS_BACKEND ='tensorflow' 命令语句就可以切换到 TensorFlow。 ?...fasttext 是一种较新的算法，可以计算词向量嵌入（word vector Embedding）的平均值（不论顺序），但是即使在使用 CPU 时也能得到令人难以置信的速度和效果，如同 Facebook...对于下一个基准测试，我将不使用官方的 Keras 示例脚本，而是使用我自己的文本生成器架构（text_generator_keras.py），详见之前关于 Keras 的文章（http://minimaxir.com
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。...二，GPU计算资源的获取方法 获取GPU计算资源的方法大概可以分成以下3种。 1，土豪之选 直接购买GPU硬件。 通常一块用于深度学习的GPU价格在几千到几万元人民币不等。...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。...GPU使用量的代码外，其余代码与《Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类》中的代码几乎一致。...fit_generator方法进行训练 history = model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch =
本文将以Cifar2数据集为范例，介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。...我们将重点介绍Keras中可以对图片进行数据增强的ImageDataGenerator工具和对内存友好的训练方法fit_generator的使用。让我们出发吧！...fill_mode是用于填充新创建像素的方法，这些新像素可能来自于旋转或宽度/高度平移。...3，导入数据 使用ImageDataGenerator的flow_from_directory方法可以从文件夹中导入图片数据，转换成固定尺寸的张量，这个方法将得到一个可以读取图片数据的生成器generator...fit_generator方法进行训练 history = model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch =
本文主要参考两篇文献： 1、《深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集》 2、基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别 运行机器学习算法时，很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中...这个情况随着工作的深入会经常碰到，解决方法其实很多人知道，就是分块装入。以keras为例，默认情况下用fit方法载数据，就是全部载入。...换用fit_generator方法就会以自己手写的方法用yield逐块装入。这里稍微深入讲一下fit_generator方法。.... — fit_generator源码 def fit_generator(self, generator, samples_per_epoch, nb_epoch,...为什么推荐在自己写的方法中用随机呢？ 因为fit方法默认shuffle参数也是True，fit_generator需要我们自己随机打乱数据。
概述 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。在最后，您将了解有关将循环网络与Keras一起使用的大部分知识。...当您正在寻找具有两层网络空间的复杂模型解决方案时，即使在技术上是假设简单，性能良好的基准模型也可能无法学习。...Yarin Gal使用Keras进行了研究，并帮助将这种模型直接构建到Keras循环层中。...双向RNN利用此思想来改进按时间顺序排列的RNN的性能。 在Keras中实例化双向RNN。让我们在IMDB情绪分析任务上尝试一下。...更进一步 为了提高温度预测问题的性能，您可以尝试其他许多方法： 调整堆叠设置中每个循环图层的单位数。 调整RMSprop 优化器使用的学习率 。
最近在看keras文档，想写博客却真的无从下手（其实就是没咋学会），想想不写点笔记过段时间估计会忘得更多，所以还是记录一下吧，感觉学习keras最好的方式还是去读示例的代码，后期也有想些keras示例代码注释的想法...---- 《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用策略（目标函数），采用优化器，编译和训练模型...sample_weight_mode=None) #optimizer：字符串（预定义优化器名）或优化器对象 #loss：字符串（预定义损失函数名）或目标函数 #metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标...#kwargs：使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function ---------- #fit fit(self, x...该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同
它与GPU一起工作，并执行高效的符号分化。...优点： · 灵活 · 如果正确使用，性能高 缺点： · 大量的学习曲线 · 低级别的API · 编译复杂的符号图可能很慢 资源： ·...文档：https://keras.io/ 概要： Keras可能是最高水平，使用最友好的库。它由Google Brain团队的另一名成员Francis Chollet编写和维护。...用户Google群组 · Keras示例的存储库 · 在Docker上使用Keras的说明 · Keras教程的应用程序库 ---- MXNet 描述：MXNet...如果你寻找的是首屈一指的性能，那么选择MXNet，但你必须愿意处理一些MXNet的怪癖。
网络结构分析 由于受限于当时的硬件设备，AlexNet在GPU粒度都做了设计，当时的GTX 580只有3G显存，为了能让模型在大量数据上跑起来，作者使用了两个GPU并行，并对网络结构做了切分，如下：...这个激活函数把负激活全部清零（模拟上面提到的稀疏性），这种做法在实践中即保留了神经网络的非线性能力，又加快了训练速度。...数据扩充 基本方法 正如前面所说，数据扩充本质是减少过拟合的方法，AlexNet使用的方法计算量较小，所以也不用存储在磁盘，代码实现时，当GPU在训练前一轮图像时，后一轮的图像扩充在CPU上完成，扩充使用了两种方法...import plot //使用第三个GPU卡 with tf.device('/gpu:3'): gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction...可以看到实践中，AlexNet的参数规模巨大（将近2亿个参数），所以即使在GPU上训练也很慢。 · 错误分类可视化 蓝色为实际分类，红色为预测分类。 ?
GPU有上千个核心数，但每个核心运行速度很慢，也不能独立工作，适合大量的并行完成类似的工作。GPU一般自带内存，也有自己的缓存系统。图上GPU的运行速度是CPU的20多倍。...可以写出在 GPU 上直接运行的代码，方法是使用NVIDIA自带的抽象代码 CUDA ，可以写出类似 C 的代码，并可以在 GPU 直接运行。...有多种解决方法： 如果训练数据数量较小，可以把所有数据放到 GPU 的 RAM 中； 用固态硬盘代替机械硬盘； 使用多个 CPU 线程预读取数据，放到缓存供 GPU 使用。...此时仍然没有具体的计算。...图片 静态图只需要构建一次计算图，所以一旦构建好了即使源代码使用 Python 写的，也可以部署在C++上，不用依赖源代码；而动态图每次迭代都要使用源代码，构件图和运行是交织在一起的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
