多GPU训练Keras - 腾讯云开发者社区

Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。这样就能够成功使用多GPU训练啦。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。...在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...keras多GPU训练结果让我们检查一下辛勤的劳动成果。首先，使用附带链接中的代码。然后，可以按照结果进行操作。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...keras多GPU训练结果让我们检查一下辛勤的劳动成果。首先，使用附带链接中的代码。然后，可以按照结果进行操作。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。

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Pytorch多GPU训练

Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...model = nn.DataParallel(Resnet18()) model.load_state_dict(torch.load(path)) model = model.module 优化器在训练过程中...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930

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使用多GPU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。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...__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...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二，定义模型 tf.keras.backend.clear_session

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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py "gpu" 可能需要根据你的设备标识符（例如gpu0，gpu1等）进行更改...' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...这里是一个快速的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。

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TensorFlow 2.0多卡gpu训练

模型代码说明通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...(1, input_shape=(x_data.shape[1],)) model = tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile(loss=...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...卡的倍数 if x_data.shape[1] % gpu_len == 0 and x_data.shape[0] % gpu_len == 0: print("执行多卡gpu") with

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Pytorch中多GPU训练指北

前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点：多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...多GPU训练的时候注意机器的内存是否足够(一般为使用显卡显存x2)，如果不够，建议关闭pin_memory(锁页内存)选项。

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tf42：tensorflow多GPU训练

*tower_grads): # Note that each grad_and_vars looks like the following: # ((grad0_gpu0..., var0_gpu0), ... , (grad0_gpuN, var0_gpuN)) grads = [] for g, _ in grad_and_vars:...we need a custom device function, to assign all variables to '/cpu:0' # Note: If GPUs are peered, '/gpu...their own computation graph for i in range(num_gpus): with tf.device(assign_to_device('/gpu...reach max iterations for step in range(1, num_steps + 1): # Get a batch for each GPU

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PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP），DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...所以他是分布式多GPU训练的首选。...进程分配将 GPU 分配给为训练生成的每个进程。...self.BATCH_SIZE, num_workers=4, sampler=dist_train_samples, pin_memory=True, ) 模型初始化对于多卡训练在初始化模型后...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。作者：Kaustav Mandal

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基于Tensorflow、Keras实现Stable Diffusion，开箱即用实现多GPU推理

Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》实现的，它可以在消费级 GPU...不过原有模型是基于 Torch 实现的，现在，来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示：基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。...项目地址：https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow 总结来说，该项目的特点有 3 个：转换预训练模型；代码易于理解；代码量少。...Keras 的创造者 François Chollet 表示：它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用，它还可以开箱即用地进行多 GPU 推理。...Chollet 还表示，除了GPU外，它还可以开箱即用地进行 TPU 推理：只需获取一个 TPU VM 并将 TPU strategy scope 添加到代码中。

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开箱即用实现多GPU推理：基于Tensorflow、Keras实现Stable Diffusion

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

我一般都是在程序开始的时候就设定好这个参数, 之后如何将模型加载到多GPU上面呢?..., 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu...我看一个github上面的人说在单机8显卡可以满足的情况下, 最好不要进行多机多卡训练。建议看这两份代码, 实际运行一下, 才会真的理解怎么使用。...在进行多机多gpu进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group...使用这些的意图是, 让不同节点的机器加载自己本地的数据进行训练, 也就是说进行多机多卡训练的时候, 不再是从主节点分发数据到各个从节点, 而是各个从节点自己从自己的硬盘上读取数据.

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多视图聚类-使用GPU云服务器训练

2、云服务器灵活性好，价格低 3、云服务器操作配置简单 4、发布网站让别人访问二、训练使用GPU云服务器 1、win+r打开cmd a.png Snipaste_2022-04-20_19-06-34...三、使用的训练设置在使用服务器训练深度学习的模型时，常常由于用电脑训练CNN时遇到了性能瓶颈（显存不够），就会发出错误报告，这样训练也就不会正常开始，当然也可以调整自己的batch_size的大小，从而对自己电脑的...GPU带来小的内容消耗，虽然这样可以进行训练，但是训练出来的模型一定效果不太理想。...这个时候就可以使用GPU云服务器进行训练，毕竟云服务器上的显卡内容比自己电脑上的要大很多。训练也快，训练出来的模型效果也好，很理想化。下面是使用GPU云服务器进行的训练截图。...Snipaste_2022-04-20_19-29-42.png 可以看到时间会很短，比自己电脑训练所用的时间的一半不到，所以使用云服务器还是一个不错的选择。

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【经验分享】如何使用keras进行多主机分布式训练

1.概述由于一般GPU的显存只有11G左右，（土豪误入），采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：参考：https://tensorflow.google.cn...import os from tensorflow import keras #tensorflow-gpu==2.0.0 import tensorflow as tf import json 3....注意：有关构建 Keras 模型的详细训练说明，请参阅TensorFlow Keras 指南。...MultiWorkerMirroredStrategy 是同步多工作器训练的推荐策略，将在本指南中进行演示。...ModelCheckpoint 回调要在多工作器训练中利用容错功能，请在调用 tf.keras.Model.fit() 时提供一个 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

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·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

[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...&Keras运行一个运算任务时会占据所有显存，其实有时并没有用到那么多。...will process 32 samples. parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 数据并行利用多块GPU同时训练多个batch数据

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用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

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。...4，上传训练数据我们使用《Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类》文章中提到的Cifar2数据集的分类项目来演示GPU对Keras模型训练过程的的加速效果。...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。...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。

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·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题

[知乎作答]·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题本文来自知乎问题关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。...一、问题描述关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？对于文本多标签多分类问题，目标标签形如[ 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 ]。...二、问题回复问题中提出的解决多标签多分类问题的解决方法是正确的。但是要注意几点，keras里面使用这种方式的acc是二进制acc，会把多标签当做单标签计算。什么意思呢？...举个例子，输入一个样本训练，共有十个标签，其中有两个为1，而你预测结果为全部是0，这时你得到准确率为0.8。最后输出的ac是所有样本的平均。可以看出这个准确率是不可信的。...acc是keras输出acc，my_acc是多标签acc，因为使用了数据增强，valacc更高。由于每个label的比例不同，又测试不同权重重写loss来对比。

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使用GPU训练模型

一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras，作为Pytorch的高阶API。...单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。...如果要使用多个GPU训练模型，也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后，会在每一个GPU上拷贝一个副本，并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。...范例下面演示使用torchkeras来应用GPU训练模型的方法。...model_clone.evaluate(dl_valid) {'val_accuracy': 0.967068829113924, 'val_loss': 0.11601964030650598} 四，torchkeras使用多GPU

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PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

当处理高分辨率图像或占用大量内存的其他类型的数据时，假设目前大多数大型 DNN 模型的训练都是在 GPU 上完成的，根据可用 GPU 的内存，拟合小批量大小可能会出现问题。...GPU 以计算参数的梯度将梯度发送回Master GPU（这些是所有训练示例的梯度平均值），将它们相加得到整批30个的平均梯度更新主 GPU 上的参数并将这些更新发送到其他 2 个 GPU 以进行下一次迭代...此外，主 GPU 的利用率高于其他 GPU，因为总损失的计算和参数更新发生在主 GPU 上我们需要在每次迭代时同步其他 GPU 上的模型，这会减慢训练速度分布式数据并行 (DDP) 引入分布式数据并行是为了改善数据并行算法的低效率...GPU 训练。...需要注意的一件重要事情是，即使我们获得相同的最终结果，使用多个 GPU 进行训练也比使用梯度累积要快得多，因此如果训练速度很重要，那么使用多个 GPU 是加速训练的唯一方法。

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