我正在使用TensorFlow来训练一个使用来自两个来源的数据的模型。对于这两个源，训练和验证数据的形状几乎相同，整个数据类型都是np.float32。奇怪的是，当我使用第一个数据集时，我机器上的GPU会被使用，但当我使用第二个数据集时，GPU不会被使用。
有没有人对如何调查
浏览 27提问于2017-02-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用tensorflow构建基于CNN的文本分类。有些数据集很大，有些数据集很小。我的问题是:网络是批量训练的，每批代码都从系统内存中检索数据。因此，无论数据集有多大
浏览 1提问于2016-06-10得票数 2
我知道在训练DNN时，通常使用多个GPU的方法是拆分数据集，并将每个拆分的数据集分配给每个GPU。例如，我只有一张图片用于数据</em
浏览 0提问于2017-04-17得票数 0
我尝试了许多不同硬件能力的PC安装在gpu上的tensorflow，它们要么是不兼容的，要么是兼容的，但在某种程度上被卡住了。我想知道安装tensorflow-gpu所需的最低硬件。此外，我还想问一些硬件，它们是否被允许使用:我可以使用核心i5而不是核心i7吗？4GB的gpu是否足以训练数据集？？8 GB的内存足够训练和评估数据集吗?？非常感谢。
浏览 1提问于2019-04-11得票数 0
回答已采纳
1回答
仅用CPU训练神经网络
、、、
我正在远程服务器上的虚拟机上工作，我想在它上训练一个神经网络，但是我在这个VM中没有GPU。是否可以仅使用CPU在此VM上训练网络？如果是这样的话，它是否适用于大型数据集，还是会成为一个问题？
浏览 1提问于2019-02-27得票数 0
1回答
TensorFlow包的当前版本与459.2MB一样大。
我认为(默认的dataset )在459.2MB中可能占用相当大的空间。那么，如果没有默认的数据集，我如何才能下载TensorFlow模块呢？今后我不会以任何方式使用这些数据集。
浏览 2提问于2020-07-11得票数 0
回答已采纳
我的PC没有安装GPU，为了加快执行速度，我想通过连接到本地运行时来使用google建议的GPU (因为我使用的数据集太大，无法上传到google驱动器上)。我在我的电脑上安装了正常的tensorflow，当我尝试用GPU在google上运行我的代码时，速度没有变化。为了能够使用google，我需要在我的pc上安装tensorflow-gpu吗？tensorflow-gpu
浏览 8提问于2021-11-06得票数 1
我已经训练了一个lstm mode，我在我的C项目中加载模型来预测我的数据，我发现GPU比CPU慢。这是我的配置：
TF_SessionRun(sess,
nullptr, // Run options.0, //
浏览 1提问于2018-11-09得票数 0
TensorFlow最近引入了tf.contrib.data.prefetch_to_device()，它支持对GPU内存的预取，但如何在具有多个GPU的系统上实现预取还不是很清楚。每个GPU都需要自己的流水线来处理数据集的一部分吗？
浏览 0提问于2018-04-20得票数 2
我正在买一台新的笔记本电脑，我看到最好的笔记本电脑(至少在纸上)是使用amd cpu和gpu。我听说amd在tensorflow上工作得不好，我很好奇这是否是真的，如果是真的，在python中是否还有其他的重要库不能很好地工作呢？
浏览 0提问于2022-04-30得票数 0
当使用Tensorflow训练网络时，我们如何减少GPU的空闲时间？要这样做:-
我使用多个Python线程对数据进行预处理，并将其提供给tf.RandomShuffleQueue，TensorFlow从那里获取数据。然而，在执行nvidia-smi时，我仍然发现我的GPU仍然从100%利用率转到0%利用率，并且经常返回到100%。由于我的网络很大，而且数据集也很大，所以任何关于加速的富有成效的建议都是非
浏览 2提问于2017-04-19得票数 2
1回答
R是否基于此输出使用GPU？
、、、、
我已经安装了基于Tensorflow和gpu支持的支持gpu的Keras。安装这些步骤的步骤如下：
我能得出结论，代码运行在GPU上吗？还是上面图片中的这一行出现了错误：GPU libraries are statically linked, skip dlopen check.在运行代码期间，GPU只运行3%的容量，而CPU运行在20-25%。在没有安装GPU支持的
浏览 0提问于2019-11-17得票数 1
回答已采纳
我使用GPU在一个大小为55 on的数据集上运行一些非常大的深度学习模型。如果我使用一个大于1的批处理大小，我会得到一个资源耗尽错误。即使批处理大小为1，我也会得到分割错误。GPU内存为10 of，服务器具有32 of的RAM。 有没有办法让我知道GPU中的数据量(批处理大小为1)会有多大？我正在使用tf.Keras来拟合模型。TensorFlow</em
浏览 32提问于2021-08-10得票数 0
下面的代码运行了一个自定义模型，该模型位于不同的模块中，并以几个参数(学习速率、卷积内核大小等)作为输入。custom_model是一个函数，它在tensorflow中编译tensorflow.keras.models.Model并返回模型。LOW是训练数据集我通过一个hdf5文件加载了这两个数据集，但是数据集相当大，顺序为10 GB。
通
浏览 6提问于2021-07-15得票数 0
回答已采纳
我正尝试在我的windows PC上使用DeepLabV2网络。我有GTX1080Ti(8 GB )，32 GB内存和核心i7。我正在训练关于城市景观数据集的网络。我正在使用conda/pip安装包，包括tensorflow gpu。我的NVIDIA驱动程序和CUDA/cuDNN版本都是最新的。我已经将GPU内存限制在6 6GB，因为数据集太重，导致崩溃。 在第一个循环之后： ? CPU和<e
浏览 42提问于2021-09-10得票数 0
回答已采纳
1回答
当我选择GPU后在colab笔记本上运行代码时，我会收到一条消息：“您连接到GPU运行时，但不使用GPU”。现在我知道以前也有人问过类似的问题，但我仍然不明白为什么。我在一个数据集上运行PCA，进行数百次迭代，进行多次试验。在没有GPU的情况下，只要在我的笔记本电脑上运行，它所需的时间就可以超过12个小时，从而导致colab上的超时。colab的GPU仅限于像tensorflow这样的机器学习库吗？
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
回答已采纳
当我在Google中运行以下单元时：if 'tensorflow' == K.backend(): from keras.backend.tensorflow_backend import set_session config.gpu_options.allow_growth= True
config.gpu</em
浏览 22提问于2020-01-12得票数 4
回答已采纳
我在TensorFlow中运行了MNIST演示程序，其中包含两个conv层和一个完整的层，我收到了一条消息，“内存用完了，试图分配2.59GiB”，但是它显示总内存为4.69GiB，空闲内存为3.22GiB对于更大的网络，我如何管理gpu内存？我只关心如何最好地利用gpu内存，并想知道它是如何发生的，而不是如何预先分配内存。
浏览 14提问于2016-04-29得票数 50
回答已采纳
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GP
浏览 49提问于2019-10-09得票数 3
1回答
我试图在kaggle平台上部署一个用于人类行为识别的深入学习代码，我遇到了一个内存不足的问题，这部分代码是读取dataset的mp4文件框架(350个文件具有很好的分辨率和30个fps)：
data =
浏览 2提问于2022-02-26得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
