我们正在CPU和GPU上测试CatBoost。虽然它在GPU上的运行速度比在CPU上快得多，但我们得到的结果要差得多，而且我们使用的是相同的数据。 我说的是50%左右的糟糕。 这怎麽可能？我们使用以下代码在CPU上运行它，并且只有在GPU上运行时才将task_type更改为GPU： catBoostModel = CatBoostClassifier(
task_type="CPU
浏览 63提问于2021-04-30得票数 2
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我正在做一个关于gpu在集群环境中使用mpi通信的研究。一个GPU的矩阵乘法，好的。
现在只需要CPU MatrixMulti，好的。
浏览 2提问于2011-05-12得票数 1
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我想为一个神经风格的转移算法运行超参数调优，这会导致一个for循环，在这个循环中，我的模型每次迭代都会输出一个具有不同超参数的图像。我已经尝试了这段代码，它是我在网上找到的
浏览 142提问于2019-07-05得票数 13
我正试图在一个拥有大量可训练变量的大型网络上运行一个超参数优化(使用spearmint)。我担心当我尝试一个隐藏单元数量过大的网络时，Tensorflow会抛出一个GPU内存错误。我想知道是否有一种方法可以捕获Tensorflow抛出的GPU内存错误，并跳过导致内存错误的一批超参数。tf.global_variables_initializer().run() print e
当我在上面尝试测试内存错误异常时，代码会中断，只会打印GPU</em
浏览 3提问于2017-01-30得票数 5
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我使用SRGAN的超分辨率if图像从64x64到1024x1024图像。网络非常深(它有16个残留块)。如果我使用从64x64到256x256的超分辨率代码，一切都很好。我还安装了Tensorflow GPU版本。为什么代码使用CPU内存而不是GPU内存？
浏览 23提问于2019-10-03得票数 0
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我正在为我的超级计算机课题的论文工作做研究，特别是天河二号。我读了一份来自Jack Dongarra教授的报告，他提到了主板的CPM和APM部分：“计算板有两个计算节点，由两个部分组成: CPM和APM halves.The CPM部分计算板包含4个常春藤处理器、内存和1个至强PHI板，而CPM一半包含5个至强PHI板”。请帮帮我，我被困住了，到处都找不到解释？
浏览 8提问于2013-12-29得票数 0
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否应该是单个GPU和多GPU训练过程中相同的值范围？
就我而言，这不是我目前在训练中所看到的情况。多GPU的损失是我从单GPU获得的损失的5倍。
浏览 2提问于2019-01-31得票数 0
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我试图使用optuna搜索超参数空间。我想避免这一点，因为整个超参数搜索在之后的几轮中继续进行。我不想总是手动启动每个GPU的进程，检查什么时候全部完成，然后
浏览 7提问于2020-05-12得票数 3
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考虑到像神经网络这样的算法是随机的，你应该在运行超参数搜索之前设置一个随机种子吗？如果在搜索最佳超参数时不设置随机种子，如何确保在训练模型时可以获得与具有最佳超参数的场景相同的结果？有人说，当在GPU上运行时，我们无论如何都得不到可重现的结果，但是在CPU上运行训练呢？
浏览 0提问于2020-11-17得票数 0
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在图形处理器上有没有优化KERASNN超参数的python3库？
我尝试过在KerasClassifier包装器中使用sklearn，但它使用了cpu。
浏览 2提问于2018-04-28得票数 1
对于超钟/下时钟nvidia卡，我看到如下：nvidia-settings -a [gpu:1]/GPUMemoryTransferRateOffset[3]=1000nvidia-settings -a [
浏览 0提问于2021-05-09得票数 0
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我想微调伯特多语种，但我不知道GPU要求培训伯特多语言。我的本地机器上有GTX 1050ti 4GB。我想知道GPU需要什么样的尺寸，需要什么样的GPU来训练伯特。我可以访问服务器资源。有人能告诉我我应该在服务器上要求什么尺寸的GPU吗？
浏览 0提问于2020-08-26得票数 6
我有一个训练函数，可以在这里端到端地训练tf模型(仅用于说明)： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpusess = tf.Session()from threading import Thread
exp_trials = list(hy
浏览 2提问于2017-10-12得票数 3
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有没有办法在Slurm上超额订阅GPU，即运行共享一个GPU的多个作业/作业步骤？我们只找到了超额订阅CPU和内存的方法，但没有找到GPU的方法。我们希望在同一个GPU上并行运行多个作业步骤，并可选择指定每个步骤使用的GPU内存。
浏览 18提问于2019-03-15得票数 2
.} 可以使用enum作为类型，然后在GPU上检查类型和分支。我已经让它在GPU上工作了。但是如果我可以将type直接保存到这个类中，也许我就可以进行类型转换并在图形处理器上使用模板。在我的理解中，它将减少所有丑陋的分支。所有的逻辑都发生在GPU端，CPU端只准备数据。GPU(Metal)没有超类和虚函数，但支持模板。最好避免任何std的东西，除非
浏览 41提问于2020-09-06得票数 0
展示了如何安装PyTorch的图形处理器和中央处理器版本：和两个版本可以安装在同一个Conda环境中吗？
浏览 97提问于2019-10-23得票数 4
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我正在编写一个校准管道来学习神经网络的超参数，以检测DNA序列的属性*。因此，这需要在具有不同超参数的同一数据集上训练大量模型。
我正在尝试将其优化为在GPU上运行。与图像数据集相比，DNA序列数据集相当小(通常是4‘通道’中的10个或100个碱基对来表示4个DNA碱基A、C、G和T，而3个RGB通道中的像素为10,000个)，因此无法充分利用GPU上的并行化，除非同时训练多个模型
浏览 1提问于2016-02-16得票数 4
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