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第二个模型使用Tensorflow，它是一个非常简单的InceptionV3模型。Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 16.00 GiB total capacity; 427.42 MiB already allocated; 7.50 MiByolov3是否在保留整个VRAM而不为基于tensorflow的Inceptionv3留下任何东西？如果是的话，还是强迫火炬把2GB的VRAM放在一边？with the appropriate compiler flags.
2022-06-01 16:02:4
浏览 6提问于2022-06-01得票数 0
我使用的是1.13版本的tensorflow，我尝试使用tf.estimator与MirroredStratgy一起使用多gpu(比如4个gpu)。对于ds = ds.batch(64)，我是向每个gpu发送64样本还是向每个gpu发送64/4=16示例？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
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Otherwise, will create an in-process TensorFlow "
tf.app.run()
原始单gpu，单GPU版本性能约为11000 wps (其中gpu util约为60% )，而图形版本之间的每个wor
浏览 2提问于2017-02-28得票数 0
我目前有一些现有的代码，它们在GPU上工作得很好。我尝试在单GPU的Ubuntu机器和多GPU的集群服务器上运行它。这两个实验都非常快。然而，当我尝试在我自己的笔记本电脑上用一个CPU (没有GPU)运行它时，它变得非常低……速度慢100倍以上。 我知道当我没有GPU进行训练时，速度会慢得多。通常，我们使用CPU通过“队列”将数据加载到GPU，但是使用单个CPU并使用Tensorflow队列是没有任何意义的。有谁能给我一些指导吗？
浏览 18提问于2019-01-17得票数 0
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使用自定义模型运行AWS SageMaker，在多gpu配置中使用Keras加上Tensorflow后端时，TrainingJob在算法错误中失败：
from keras.utils import multi_gpu_model这种配置正确地工作在本地机器与2x NVIDIA GTX 1080，同样的Keras Tensorflow后端。根据SageMaker文档和，当Keras后端为MXNet时，multi_gpu_model实用程序将正常工作，但是当后端是T
浏览 1提问于2018-11-26得票数 0
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我想用tensorflow运行。是否有可用的多GPU版本可以与tensorflow一起运行？
浏览 3提问于2016-02-12得票数 2
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用几个GPU训练一个模型
、、、、
如何编程keras或tensorflow来对多个GPU进行分区培训，假设您在一个拥有8个GPU的amaozn ec2实例中，您希望使用它们来加快训练速度，但是您的代码只是用于单个cpu或GPU？
浏览 2提问于2017-10-21得票数 2
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我正在尝试使用TensorFlow对象检测应用编程接口执行多GPU训练。 我在我的NVIDIA-SMI中看到的是，实际上只有1个GPU被使用。提供的其他3个GPU加载了GPU进程，但内存使用率为300MB，利用率始终为0% 我使用在COCO上预先训练的基于固态硬盘MobileNetV1的网络，然后用我的自定义数据集对其进行训练。我希望当我为Tensorflow提供更多的GPU时，框架实际上会使用它们来加速训练。
浏览 49提问于2019-10-09得票数 3
我有一个使用分布式TensorFlow的计划，我看到TensorFlow可以使用GPU进行培训和测试。在集群环境中，每台机器都可能有0或1或更多的GPU，我希望在尽可能多的计算机上将TensorFlow图运行到GPU中。我发现在运行tf.Session()时，TensorFlow在日志消息中提供了有关GPU的信息，如下所示：
I tensorflow/core/common_runtime
浏览 23提问于2016-07-25得票数 227
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我想在我的多图形处理器系统上使用tf.contrib.distribute.MirroredStrategy()，但它没有使用GPU进行训练(参见下面的输出)。另外，我正在运行tensorflow-gpu 1.12。 我确实尝试在MirroredStrategy中直接指定GPU，但同样的问题也出现了。but not used by distribute strategy: /device:GPU:0
INFO:tensorflow:Device is avai
浏览 49提问于2019-02-19得票数 9
为了简化这里的简短代码片段：from tensorflow.keras import layers
Epoch 1&#
浏览 2提问于2020-12-21得票数 1
Windows10-pro，单RTX 2080 Ti我是Tensorflow的新手。 我刚刚安装了tensorflow-gpu，版本2.1.0，python 3.7.7。tensorflow.org文档指出，需要使用cuDNN才能使用图形处理器。但是我的GPU使用测试似乎通过了。例如，tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')返回[PhysicalDevice(name='
浏览 46提问于2020-09-14得票数 0
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:59] cannot enable peer access from device ordinal 0to device ordinal 2
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:59] cannot enable peer access fromdev
浏览 5提问于2016-05-31得票数 1
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我目前正在尝试比较Horovod和Tensorflow分布式API。在使用Horovod时，我可以访问当前使用的GPU总数如下：size = hvd.size()size = int(os.environ["WORLD_SIZE"])
我想要执行相同的操作，并获得目前使用的多GPU/节点与TF分布式官方API的GPU</
浏览 0提问于2019-06-30得票数 1
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我使用的是Tensorflow-gpu=2.0.0后端的Keras=2.3.1。当我在两个RTX 2080 ti 11G gpu上训练模型时，它将所有的数据分配给'/gpu:0'，没有任何变化与'/gpu:1‘。当然，第二个GPU根本没有使用。但是，如果我只选择一个GPU，每个GPU都可以工作。
此外，这两个gpus可以并行运行，在毕道尔。按照一些实例，我尝试使用以下代码运行多个gpu
浏览 0提问于2020-09-04得票数 1
如果使用来自multi_gpu_model的tensorflow.keras.utils，则tensorflow将在所有可用的gpu(例如2)上分配全部内存，但如果监视nvidia，则只使用第一个gpu我现在用的是tensorflow 1.12model = getSimpleCNN(... some parameters)
model .fit()正如预期的那样，数据由cpu加载，模型在gpu上运行，
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
我在多GPU机器上遇到了OOM，因为TF 2.3似乎只使用一个GPU来分配张量。tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1767] OP_REQUIRES failed at conv_ops.cc:539 : and type float on /job:localhost/replica:0/t
浏览 36提问于2021-06-28得票数 1
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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？原始产出：
2017-05-10 15:27:54.360688: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:779] Peer access: I tensorflow/core/common_runtime/<e
浏览 2提问于2017-05-10得票数 0
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为什么有两个不同的docker文件用于tensorflow服务- Dockerfile和Dockerfile.devel -用于CPU和CPU？
部署和测试需要哪一项？
浏览 2提问于2018-11-14得票数 0
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