从tensorflow白皮书和@mrry的中，tensorFlow添加了Send/Recv操作系统来复制跨设备边界的数据，并使用Rendezvous完成实际工作。在tensorflow中，跨设备的通信方法是noblocking send, blocking recv。从输入数据队列中读取、解析和批处理后(请纠正我的错误)，如果我使用GPU</em
浏览 3提问于2017-06-02得票数 1
我有一个类似于CIFAR10示例的多gpu设置。当我在网络定义中插入tf.contrib.layers.batch_norm时，我在average_gradients中得到了一个NoneType对象。grad_and_var = (grad, v) return average_grads
一些关于如何在多gpu环境中运行<
浏览 12提问于2017-01-24得票数 2
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1)批处理规范化层是如何与多点_gpu_模型工作的？2)保存模型时，保存了哪些批规范化参数？(因为在Keras中使用多个gpus时，必须按照建议的这里保存原始模型)？具体而言，该功能实现了单机多GPU数据并行.
这对批处理
浏览 0提问于2019-03-22得票数 3
我是GPU基础上的培训和深入学习模式的新手。我正在我的2 Nvidia GTX 1080 GPU上运行cDCGAN (条件DCGAN)在TensorFlow中。我的数据集包含大约32万张大小为64*64和2350个类标签的图像。如果我设置我的批号32或更大，我会得到一个OOM错误，如下所示。所以我现在用的是10个批号。如果我执行help -n 1 nvidia-smi，将得到以下输
浏览 0提问于2019-03-14得票数 8
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我正在使用“朋友对话”作为一个数据集来训练使用GPT-2进行会话AI，然而，这表明我已经没有记忆了。我知道这个问题已经在StackOverflow上解决了，但是我无法找到对NLP任务的优化。我已经尝试将批处理大小设置为50 (我的数据集大约有60k行)。我一直在关注这个关于在自定义数据集中重新培训GPT-2的。我的系统规格是: OS: Windows 10 RAM: 16 GB CPU: i7第8代GPU: 4GB Nvidia GT
浏览 2提问于2019-05-25得票数 5
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Ubuntu18.04，nvidia mx150，cuda10.1，tensorflow同时使用$ pip install tensorflow和$ pip install tensorflow-gpu问题是它无法检测到GPU，但当尝试使用pytorch时，它可以检测到。似乎找不到问题所在。提前谢谢。编辑1-我已经将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0，我可以手动检测图形处理器，但tensorflow不能，我还没有尝试源构
浏览 0提问于2020-12-01得票数 2
我有一个8 GPU集群，当我运行一个 (粘贴在下面)时，它只使用一个GPU而不是所有的8个。我使用nvidia-smi确认了这一点。results = model.fit(X_train, Y_train, validation_split=0.05, batch_size = 32, verbose=1, epochs=100)
我想使用mxnet或其他方法在所有可用的GPU上运行这段代码。所有资源只显示如何在mnist数据集上执行此操作。我有自己<
浏览 0提问于2018-04-25得票数 9
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我使用一个简单的Keras模型来进行序列预测。在训练过程中，模型的预测精度似乎是正确的。但是，当我绘制model.predict()函数的输出时，我可以看到输出已经以某种方式被缩放了。它似乎是某种规范化/标准化的缩放类型。
在培训中更改批处理大小会影响结果。我尝试将批处理大小设置为输入集的</
浏览 3提问于2017-05-21得票数 1
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我使用的批处理大小为10个图像上的一个单一的GPU培训。我同时使用相同的超参数在多GPU (3 GPU)设置上进行训练.对于多GPU，我使用的批处理大小为30张图像，即每GPU 10张图像.从理论上讲，在训练过程中，每个阶段的每一步损失值是
浏览 2提问于2019-01-31得票数 0
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我使用从tf.train.shuffle_batch调用返回的队列在TensorFlow中进行培训。我曾假设TF在对GPU上的当前批执行计算时会预取下一批。也就是说，我想象出这样一种流动
..。然而，从跟踪输出来看，情况似乎并非如
浏览 2提问于2016-12-27得票数 0
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我写了一个多gpu Cnn代码with tf.device('/gpu:%d' % i):. tf.get_c
浏览 2提问于2017-12-28得票数 1
我有两个GPU，NVIDIA GTX 1070 Ti。对于在TensorFlow后端使用Keras，我是否应该将它们与SLI连接起来？如果没有，那么他们将被单独对待，一个模型将被训练在一张卡片上。这是我到目前为止所理解的两个选择。谢谢。
浏览 0提问于2019-03-08得票数 2
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, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.pyc in _do_run(self, hand
浏览 0提问于2016-05-19得票数 40
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目标是：在容器中，我可以运行nvidia-smi来查看GPU是否被找到，并确认Tensorflow找到了它就不会像预期的那样发现GPU。设置为一个参数，用于与libcuda.so在码头映像
浏览 33提问于2020-01-08得票数 5
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我正在研究如何在Tensorflow上实现多GPU训练。现在我正在阅读文档中推荐的this source。据我所知，在第178行，可变损失只占一个GPU的损失(如评论所述)。因此，在周期结束时，比如说第192行，损失将保留所考虑的最后一个GPU的损失的值。在将变量损失传递给Session.run()进行计算时，直到在第243行使用它时才会修改变量
浏览 13提问于2019-02-14得票数 0
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tensorflow.contrib.slim中的新学习模块看起来很有前途：我正在尝试弄清楚如何在只有一个工作节点但上面有多个GPU的配置上使用这个新模块来重现CIFAR10多GPU示例(或ImageNet
浏览 0提问于2016-06-18得票数 2
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如果我有Peer access not supported between device ordinals，还可以在某种多gpu设置中运行培训吗？(据我理解，GPU“不连接”)，例如，在GPU上分别计算每个批处理，然后在CPU上合并，因为我知道这是Caffe后端以数字形式进行的“批积累”工作。原始产出：
2017-05-10 15:27:54.360688: I tensorflow/core/common_run
浏览 2提问于2017-05-10得票数 0
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我想使用anaconda为python 3创建一个虚拟环境，在其中我可以使用特定版本的tensorflow-gpu。，当我打开python控制台并检查tensorflow版本时，它立即是1.10.1，这是我的conda基本环境的tensorflow-gpu版本。其他模块(如keras )在创建ModuleNotFoundError环境后试图导入它们时会出现预期的test_env错误
浏览 0提问于2019-09-27得票数 1
我认为，在tensorflow中使用批处理归一化层时，重要的是在使用时设置training标志，并在验证数据上将其设置为False，在训练时设置为True。这是正确的吗？如果是，model.fit是否会自动推断此标志，还是应该手动设置？如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 32提问于2020-06-22得票数 0
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