我在研究分布式Tensorflow。
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
当我只启动一台ps服务器时。我看到它使用了所有的GPU和所有的GPU内存。
(我的环境:2个特斯拉K80 GPU)
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我经常在几个不同的集群上运行作业,并希望使用一个小的bash脚本检查SLURM和SGE作业的状态。 对于大多数集群,我都可以这样做 printf "\n Jobs on Cluster X \n \n"
ssh user@clusterXname bash -c "'
squeue -u user
exit
'"
printf "\n" 这给了我一个类似这样的输出。 AXON上的作业 JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASO
我正尝试在研究所提供的GPU服务器上运行r脚本。GPU服务器规格如下:
Host Name: gpu01.cc.iitk.ac.in,
Configuration: Four Tesla T10 GPUs added to each machine with 8 cores in each
Operating System: Linux
Specific Usage: Parallel Programming under Linux using CUDA with C Language
R代码:
setwd("~/Documents/tm dataset")
libra
我使用了一个AWS p3实例来使用GPU加速来训练以下模型:
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(0.2)(x)
x = CuDNNLSTM(128, return_sequences=False)(x)
x = Dropout(0.2)(x)
predictions = Dense(1, activation='tanh')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
经过培训,我用Keras的save_model函数保存了模型