本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。...由于喂养深度学习模型的训练集数据常常达到几十G以上，无法一次载入内存，因此需要在训练过程中从磁盘中不断读入并做适当转换，IO过程和转换过程是比较费时的，为了减少这部分时间的占用，我们一般通过多进程或多线程的方式构建并行数据输入管道来准备数据...在实践中训练模型时，有时候会发现换成了GPU后模型的训练时间并没有怎么变化，那么这种情况下通常是因为数据准备过程是速度的主要瓶颈，应当先增加准备数据的进程数。...4，上传训练数据 我们使用《Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类》文章中提到的Cifar2数据集的分类项目来演示GPU对Keras模型训练过程的的加速效果。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个
这是使用 TPU 进行计算前的必须步骤。初始化 TPU 系统还会清除 TPU 内存，所以为了避免丢失状态，请务必先完成此步骤。...如果只有一个 GPU，则所有变量和运算都将被放在该 GPU 上。这样可以处理 embedding 无法放置在一个 GPU 之上的情况。比如下图是：单机多个 GPU。...在tf.keras.Model.fit 中使用 我们已将 tf.distribute.Strategy 集成到 tf.keras。tf.keras 是用于构建和训练模型的高级 API。...strategy.scope() 会指示 Keras 使用哪个策略来进行分布式训练。我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。...下面我们将用一个简短的代码段说明此用例，其中的简单训练样本使用与之前相同的 Keras 模型。首先，在该策略的作用域内创建模型和优化器。这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。
后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。...本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...使用静态 batch_size * 8 训练 TPU 模型，并将权重保存到文件。 构建结构相同但输入批大小可变的 Keras 模型，用于执行推理。 加载模型权重。 使用推理模型进行预测。...Keras 方法来训练、保存权重并评估模型。...20 个 epoch 后，TPU 上训练模型的验证准确率高于 GPU，这可能是由于在 GPU 上一次训练 8 个 batch，每个 batch 都有 128 个样本。
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。 多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...数据并行是指将我们的模型放到多个GPU上去跑，来处理数据集的不同部分，Keras的keras.utils.multi_gpu_model支持任意模型的数据并行，最多支持8个GPU。...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。.../cifar10_resnet_ckpt.h5', monitor='val_acc', verbose=1,save_best_only=True) 而在改为多GPU训练后，每次回调存储的模型变成了parallel_model...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。 这样就能够成功使用多GPU训练啦。
1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...（推测变慢的原因是两个任务并行运算时，对GPU压力更大，每个任务上分配的性能就会降低，类似于在电脑上跑多个任务，电脑会卡顿） 这样做要注意一点，在分配显存空间后，模型训练占据的内存要设置好（这个是指实际占用内存...Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...版的Faster-RCNN中，每个batch里，对RPN进行训练，测试后的结果作为检测网络的输入，来训练，最后把2个模型对参数的训练结果作为一个模型保存下来。
误区 目前Keras是支持了多个GPU同时训练网络，非常容易，但是靠以下这个代码是不行的。...所以这是一个Keras使用多显卡的误区，它并不能同时利用多个GPU。 目的 为什么要同时用多个GPU来训练？...单个显卡内存太小 -> batch size无法设的比较大，有时甚至batch_size=1都内存溢出（OUT OF MEMORY） 从我跑深度网络的经验来看，batch_size设的大一点会比较好，相当于每次反向传播更新权重...但是随着现在网络的深度越来越深，对于GPU的内存要求也越来越大，很多入门的新人最大的问题往往不是代码，而是从Github里面抄下来的代码自己的GPU太渣，实现不了，只能降低batch_size，最后训练不出那种效果...训练的模型有一个问题Keras没有解决，就是model.save()保存的时候报错 TypeError: can't pickle module objects 或是 RuntimeError: Unable
二，使用流程 使用Keras进行神经网络实验的一般流程包括以下6个步骤。其中准备数据，构建模型和训练模型是必选的3个步骤。...3，训练模型 一般情况下可以用模型的fit方法训练模型，当数据集较大时，应当使用内存友好的fit_generator方法训练模型，如果需要细粒度的自定义训练过程，可以用train_on_batch逐批次地训练模型...如果需要使用GPU训练模型，需要安装CUDA和cuDNN以支持相应计算，并安装tensorflow-gpu版本，则可以无缝切换到GPU运行。...如果需要使用多个GPU训练模型，可以使用keras.utils.multi_gpu_model创建支持多个GPU同时训练的模型。...在模型训练完成后，可以用evaluate方法对模型进行评估，当数据集较大时，使用对内存友好的evaluate_generator方法评估模型，如果需要细粒度的评估，可以用test_on_batch在一个批次上评估模型
目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...数据量过大导致的数据集创建失败问题 4. as_list()形状问题 5. map中的内存不足问题。 模型训练： 6. 模型二次运行失败问题 7. TF无法GPU训练问题 模型保存： 8....修改代码后内存够用，但依然达到百分之90左右，单次训练训练后内存会下降，我怀疑np.load加载的内存，在单次结束前不会释放。所以本文py_func方法代码仍需改进。...问题七: TF无法使用GPU训练问题 出现原因： 在模型训练时训练过慢，发现时使用cpu进行运算，而不是gpu。后来发现tf2.3-gpu我无法使用gpu运算。不知道什么原因。...问题九：pb文件保存后加载问题 出现原因: 在模型训练结束后，我打算将h5文件转为pb文件，进行模型的部署，转换后我打算加载pb文件测试是否能使用。
通过更新几行代码，Keras 开发人员可以使用 MXNet 的多 GPU 分布式训练功能来提高训练速度。保存 MXNet 模型是该发行版本一个极具价值的功能。...=4) 训练： $ python cifar10_resnet_multi_gpu.py （可选）在训练运行期间，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用率和内存使用情况。...这里的例子包括你需要的解决方法，以便使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集。尽管有解决方法，但在多 GPU AMI 上训练此 RNN 将比你习惯的要容易和快速。...，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用率和内存使用情况。...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放， 这将显示在训练速度的条形图中
因此，它需要一定的计算开销，也无法完全发挥CPU的性能；在GPU上，也有同样的问题。 现在的浏览器都支持WebGL，一种能够实现GPU使用的JavaScript API。...WebDNN使用了新一代的JavaScript API——包括用于GPU执行的WebGPU，以及用于CPU执行的WebAssembly。这些API能够帮助充分发挥GPU和CPU的能力。...上的一个开源项目，在GPU的支持下，能够用于在浏览器上运行Keras模型。）...结果显示，搭载了后端WebGPU的WebDNN速度明显快于Keras.sj,而搭载了后端WebAssembly的WebDNN,速度则稍快于搭载了后端GPU的Keras.sj。...在每一个DNN模型及后端，WebDNN在速度上都比Keras.sj更快。当对图形转译器进行优化后，WebDNN的速度将得到进一步提升。 Demo WebDNN还有两个官方的Demo。
本文分别比较了在训练由 tf.keras 编写的机器学习模型过程中，使用 CPU（英特尔至强处理器）、GPU（英伟达 Tesla P100 显卡）和 TPU（谷歌 TPU v3）的优劣势。...为了比较 CPU、GPU 和 TPU 完成常见数据科学任务时的性能，我们使用 tf_flowers 数据集训练了一个卷积神经网络，然后用三种不同的后端（GPU 是英伟达 Tesla P100+2GHz、...官网链接：https://www.kaggle.com/docs/tpu 硬件性能如何 这三种硬件之间最明显的区别在于使用 tf.keras 训练模型的速度。...总之，如果有通用性和大内存需求的话，我们建议你使用 CPU。当你想加快各种数据科学流程时，GPU 是很好的替代品。如果想要尽可能快地完成模型训练的话，TPU 则是最佳选择。...例如，用像 RAPIDS.ai 这样的 GPU 加速库训练梯度提升模型，再用像 tf.keras 这样的 TPU 加速库训练深度学习模型，比较二者的训练时间，这也是很有意思的。
2，开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练，安装简便，速度提升，同时支持保存 MXNet 模型。...通过更新几行代码，Keras 开发人员可以利用 MXNet 的多 GPU 分布式训练功能来提高训练速度。保存 MXNet 模型是该版本的另一个宝贵功能。...$ python cifar10_resnet_multi_gpu.py （可选）训练过程中，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用和内存使用。打开另一个终端会话。...nvidia-smi 命令检查 GPU 利用和内存使用。...按表中描述在 CPU、单个 GPU 和多 GPU 上使用不同的模型和数据集，你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 的速度更快，且在多个 GPU 上实现高效的性能提升。详见训练速度柱状图。
当训练数据太大而无法存储在内存服务器，GPU 和/或 TPU 中时，还需要TFRecords。...由于硬件内存（CPU 内存或 GPU 内存）的限制，我们无法将所有图像存储到内存中。 tf.data.Dataset提供了构建此管道的有效方法。...由于基于反向传播的梯度下降用于训练和学习 ML 模型的权重和偏差，因此开发人员使用小批量梯度下降; 因此，重要的是要有足够的批量大小，以确保可用的 GPU（或 TPU）不会耗尽内存。...此外，训练结束后，需要加载模型以进行推理和部署。 为了能够做到这一点，需要保存模型的训练权重和参数以备将来使用。 TF 2.0 提供了支持，可以轻松完成此操作，因为可以在训练期间和训练后保存模型。...，该部分说明了如何使用此功能训练模型。 在本节中，我们将展示如何使用分布策略跨多个 GPU 和 TPU 训练基于tf.keras的模型。
- 官方文档 经过这些研究，确定在微信小程序中使用TensorFlow是可行的，接下来，我准备将AIDog小程序改造一番，主要改造两点： 将训练模型的python脚本改造为使用TensorFlow 2.0...这次使用TensorFlow 2.0进行改写，当然采用推荐的keras接口进行实现。...虽然dataset提供了shuffle方法随机打乱输入数据，但实际测试下来，特别耗费内存，会因为内存耗尽无法进行后续的模型训练，一种解决方法就是在读取图片文件列表时，打乱顺序： random.shuffle...涉及到这种图像分类的深度学习模型，通常训练起来非常耗费时间，特别是没有强劲的GPU的条件下，几乎无法进行像样的模型训练。...天无绝人之路，这个时候我们可以薅一薅Google的羊毛，之前我写过一篇文章： 谷歌GPU云计算平台，免费又好用 详细介绍过如何使用谷歌GPU云计算平台。
Core ML 是一个框架，应用开发者可以使用它在苹果设备上以最小的内存占用和电耗部署机器学习模型。该框架使用 Swift 编程语言，可在 Xcode 集成开发环境（IDE）上获取。...使用 MXNet 将可扩展、高效的分布模型训练从云端移到苹果设备的快速运行时界面。Core ML 模型转换器的开发者预览版支持计算机视觉模型。...开发者可以使用其它框架（如 TensorFlow、Theano 等）配置 Keras，而现在 MXNet 可以作为运行后端（runtime backend）执行底层的复杂计算和模型训练。...使用 MXNet 作为 Keras 的后端，开发者能在多 GPU 上实现高性能扩展。以前使用 Keras 并不能很好地将训练模型扩展到多块 GPU 中。...Keras 用户现在可以通过多块 GPU 在训练中实现线性缩放。
的数量并将其存储在一个传输变量中 G = args["gpus"] 我们使用argparse去解析一个必要参数和一个可选参数： --output：训练完成后的输出图的路径 --gpus：用于训练的gpu...首先，您将在第6行注意到我们已指定使用CPU（而不是GPU）作为网络上下文。 为什么我们需要CPU？ CPU负责处理任何开销（例如在GPU内存上移动和移动训练图像），而GPU本身则负担繁重。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。 使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
This is probably because cuDNN引言在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm...This is probably because cuDNN"表明在运行深度学习模型时，cuDNN无法获取卷积算法，导致执行失败。...pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras import layers# 模型定义model = tf.keras.Sequential...通过使用高效的算法和数据结构，cuDNN能够提供更快的计算速度和更低的内存消耗。...总结起来，cuDNN是NVIDIA提供的高性能GPU加速库，专门用于优化深度神经网络的计算。它通过高效的算法和优化技术，提供了快速的计算速度和较低的内存消耗，使深度学习的训练和推理过程更加高效。
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...还支持从内存（例如 Numpy）方便地输入数据。 使用 tf.keras 构建、训练和验证您的模型，或者使用 Premade Estimators 来验证您的模型。...如果您不想从头开始训练一个模型，您很快就能使用迁移学习来训练一个使用TensorFlowHub 模块的 Keras 或 Estimator 模型。...由于 TensorFlow 支持一系列硬件加速器，如 CPU、GPU 和 TPU，因此您可以将训练工作量分配到单节点/多加速器以及多节点/多加速器配置，包括 TPU Pods。...，并将无法自动转换的代码标记出来。
然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。 如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...的数量并将其存储在一个传输变量中 G = args["gpus"] 我们使用argparse去解析一个必要参数和一个可选参数： --output：训练完成后的输出图的路径 --gpus：用于训练的gpu...首先，您将在第6行注意到我们已指定使用CPU（而不是GPU）作为网络上下文。 为什么我们需要CPU？ CPU负责处理任何开销（例如在GPU内存上移动和移动训练图像），而GPU本身则负担繁重。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。 使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
下载和配置预训练模型 使用ResNet-50模型，这是一个用于图像分类的深度卷积神经网络。在TensorFlow中，可以轻松地获取预训练的ResNet-50模型。...如果直接下载预训练模型文件不方便，可以使用TensorFlow的tf.keras.applications模块直接加载ResNet-50，并保存为.pb文件。...在完成上述配置后，可以在C++代码中加载和使用ResNet-50模型。...模型优化 模型优化是提升推理速度和减少内存占用的重要手段。常用的方法包括模型量化和裁剪。可以使用TensorFlow的模型优化工具进行这些优化。...TensorFlow提供了量化工具，可以在训练后对模型进行量化。
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