磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...:2"]()]] 如果希望 TensorFlow 在指定的设备不存在的情况下自动选择现有的受支持设备来运行操 作，则可以在创建会话时在配置选项中将 allow_soft_placement 设置为 True...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0)，2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。...("Could not infer context from inputs") ValueError: Could not infer context from inputs theano不能自动支持多GPU...支持多GPU, 需要自己编程，参考http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_multi_gpu.html# 2. tensorflow...即网络要求channel_first,本地图片是channel_last,此时我们只需要使用numpy中的np.transpose()函数调整下通道的顺序即可。...多GPU使用问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。
最近需要使用 nvprof 此时cuda 程序运行的性能，下面对使用过程进行简要记录，进行备忘： 常用使用命令：nvprof --unified-memory-profiling off python... python run.py nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace -o prof.nvvp python run.py nvvp...prof.nvvp (使用 x11 forwarding) ....nvprof --print-gpu-trace python train_mnist.py #nvvp (可以使用x11 forwarding 使用，当然更适合在本机使用) nvprof -o...prof.nvvp python train_mnist.py （在GPU集群上生成 .nvvp文件） scp your_gpu_machine:/path/to/prof.nvvp .
)上运行,会在终端打印出各项操作是在哪个设备上运行的。...限制GPU资源使用 为了加快运行效率，TensorFlow在初始化时会尝试分配所有可用的GPU显存资源给自己，这在多人使用的服务器上工作就会导致GPU占用，别人无法使用GPU工作的情况。...tf提供了两种控制GPU资源使用的方法，一是让TensorFlow在运行过程中动态申请显存，需要多少就申请多少;第二种方式就是限制GPU的使用率。...(config=config) 3.2 限制GPU使用率 1 config = tf.ConfigProto() 2 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction...'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1 方法二、在执行python程序时候： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python yourcode.py 推荐使用更灵活一点的第二种方法
如何能够让模型运行在单个/多个 GPU 上，充分利用多个 GPU 卡的计算能力，且无需关注框架在多设备、多卡通信实现上的细节是这一篇要解决的问题。 这一篇我们以 RNN 语言模型为例。...为 PaddleFluid 和 TensorFlow 模型添加上多 GPU 卡运行的支持。 2....请注意，这一篇我们主要关于 如何利用多 GPU 卡进行训练，请尽量在有多 块 GPU 卡的机器上运行本节示例。...python train_fluid_model.py 在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 TensorFlow 训练序列标注模型。...中使用多GPU卡进行训练 在 TensorFlow 中，通过调用 with tf.device() 创建一段 device context，在这段 context 中定义所需的计算，那么这 些计算将运行在指定的设备上
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...如果你以 Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。...' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。...这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。
No.2 用于 TensorFlow 的 Minibatch 效率 训练深度学习框架时知道每个 minibatch 中的样本数量将会加快训练。...由于 TensorFlow 1.0.0 极少出现内存不足的情况，我们只使用它进行这项评测。这次实验中我们重新评估了 100 次运行中的平均正向通过时间和和正向+反向通过时间。 ? ? ? ?...Tesla K40，作为一个 Kepler GPU，缺少这样低层级的优化。Torch 在所有架构中都可以输出好结果，除了被用在现代 GPU 和更深的模型时。这又一次成了 Neon 发挥作用的时候。...最后，我们指出 TensorFlow 是唯一一个可以训练所有网络的框架，并且不会出现内存不足的情况，这是我们继续使用它作为第二个测评的框架的原因。...正如我们在上图看到的，当使用 VGG 网络时，GTX 1080 需要 420.28 毫秒为一个 64 样本的 minibatch 运行正反向通过；相同的配置训练 128 个样本需要 899.86 毫秒，
9.0 for milti-GPU "CNN" [ResNet-50] - GTX 1080Ti, RTX 2070, 2080, 2080Ti, Titan V and RTX Titan - using...这是TensorFlow 1.10，链接到运行NVIDIA的LSTM模型代码的CUDA 10。RTX 2080Ti性能非常好!...作者在Titan V上使用TensorFlow 1.4和CUDA 9.0连接重新运行了“big-LSTM”作业，得到的结果与他以前看到的一致。对于新版本的“big-LSTM”的放缓，他没有任何解释。...对于需要这种能力和性能的多gpu系统，推荐RTX Quardo 6000。这张Quadro卡有相同的内存，它启用了P2P对PCIe，而且它的散热设计很棒。RTX Quadro唯一的缺点是成本。...在计算之外，我希望看到开发人员如何使用这些卡片的光线跟踪功能。 以上观点仅代表作者。
图表中缺失的数据意味着该次测试遭遇内存不足。 ? ? ? ? 用于 TensorFlow 的 Minibatch 效率 训练深度学习框架时知道每个 minibatch 中的样本数量将会加快训练。...由于 TensorFlow 1.0.0 极少出现内存不足的情况，我们只使用它进行这项评测。这次实验中我们重新评估了 100 次运行中的平均正向通过时间和和正向+反向通过时间。 ? ? ? ?...Tesla K40，作为一个 Kepler GPU，缺少这样低层级的优化。Torch 在所有架构中都可以输出好结果，除了被用在现代 GPU 和更深的模型时。这又一次成了 Neon 发挥作用的时候。...最后，我们指出 TensorFlow 是唯一一个可以训练所有网络的框架，并且不会出现内存不足的情况，这是我们继续使用它作为第二个测评的框架的原因。...正如我们在上图看到的，当使用 VGG 网络时，GTX 1080 需要 420.28 毫秒为一个 64 样本的 minibatch 运行正反向通过；相同的配置训练 128 个样本需要 899.86 毫秒，
除了在代码中指定使用的 GPU 编号，还可以直接设置可见 GPU 编号，使程序/用户只对部分 GPU 可见。 操作很简单，使用环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 即可。...具体来说，如果使用单卡运行 Python 脚本，则可输入 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 脚本将只使用 GPU1。...至于显存设置，可以设置使用比例(70%)： gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session...如果是 Keras 使用 TensorFlow 后端，则可通过如 import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import...以上这篇浅谈多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
支持CuDNN R2，目前还不支持CuDNN R3，贾扬清说TensorFlow会支持的下一个CuDNN版本可能是R4。 然后是benchmark： Googlenet在批尺寸为128时会内存不足。...我能使用的最大的批尺寸是16（试过了16，32，64，128）。 VGG在批尺寸为64时会内存不足。我能适用的最大的批尺寸是32（试过了32，64）。...展开来说： 第一，从深度学习的角度来分析，TensorFlow目前尚缺乏很多系统方面对deep learning的设计和优化（比如在训练深度卷积神经网络时，可以利用CNN的结构特性以及算法特性在系统方面...谷歌的GPU数量多的让他们不在乎TensorFlow在单个GPU上的表现； 2. 谷歌内部不使用TensorFlow 3. 谷歌使用AMD GPU或者其他的GPU或FPGA。 4....davmre回复：当然，而且百度也在使用GPU了。我只是想说早期TensorFlow的发展可能更注重替代DistBelief，因为产品已经在cpu设施上运行了。
TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可扩展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相当出色。 比起多核CPU，GPU平台效率更高。所有的工具都能通过使用GPU达到显著的加速。...作者针对每种大小的mini-batch都多次迭代，最后评估其平均运行速度。另一方面，由于数据并行化可能影响收敛速度，该评测还在多GPU卡的情况下比较了收敛速度。 评测使用合成数据集和真实数据集。...评测结果 评测结果分别在三个子部分呈现：CPU结果，单GPU结果和多GPU结果。对于CPU结果和单GPU结果，主要关注运行时长；对于多GPU还提出了关于收敛速度的比较。
TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可扩展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相当出色。 比起多核CPU，GPU平台效率更高。所有的工具都能通过使用GPU达到显著的加速。...作者针对每种大小的mini-batch都多次迭代，最后评估其平均运行速度。另一方面，由于数据并行化可能影响收敛速度，该评测还在多GPU卡的情况下比较了收敛速度。 评测使用合成数据集和真实数据集。...对于CPU结果和单GPU结果，主要关注运行时长；对于多GPU还提出了关于收敛速度的比较。不同平台上的主要评测结果参见表7及表8。 ?
这些框架提供了一个简便的方法，让用户可以开发DNN，并尝试优化相关的算法，通过使用硬件平台，比如多核CPU、多核GPU和多GPU以及多机器，来实现较高的吞吐量。...我们使用了四台机器，由52Gb的InfiniBand 网络连接，每一台都配备了四块英伟达Tesla P40，以测试每一个框架在训练CNN时的表现，覆盖单一GPU、多GPU和多机器环境。...我们首先测试了SGD优化的运行表现，随后，我们聚焦于多GPU和多机器环境下的 同步 SGD (S-SGD)表现，以分析性能的细节。...我们在这些工具上使用适当的mini-batch大小（尽量充分利用GPU资源）来对CNN进行基准测试。...单GPU ? 图3：在单个GPU上3个网络的性能比较。(越低越好) B. 多GPU ? 图4：在单个节点上使用多个GPU时3个网络的性能 C. 多机器 ? 图5：用多台机器来扩展3个网络的性能。
IT管理员通过镜像模板在上课之前发布虚拟桌面，桌面数量与学生数量保持一致，或者略多一些。...当需要GPU资源时，Bitfusion客户端会将任务发送到远程Bitfusion服务器端执行；当资源不足时，系统会进行排队。 课程结束后，资源自动回收。...通过python命令直接运行 我们使用TensorFlow官方的benchmark工具tf_cnn_benchmarks. https://github.com/tensorflow/benchmarks...本项测试的关注点在于我们究竟需要多少GPU，才可以正常运行这个TensorFlow benchmark。...，2048M的显存；然后进入Python交互式命令行，运行tensorflow的代码获得GPU信息；最后释放GPU。
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....出现原因： 在map中使用py_func加载npy文件时，训练一小会后，我发现会出现“”显示内存不足。...问题六: 模型二次运行失败问题 出现原因: 在Spyder中使用代码训练时，有一次修改批次大小于是手动停止了运行，当再次运行时，提醒显存不足，我查看后发现，程序停止后显存并没有释放。...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。
一般的情况下我们都会使用 TensorFlow github 中的“tf_cnn_benchmarks.py”脚本来进行深度学习的评测。...因为大多数的测试都是基于这个脚本，代码在这里（https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks...首先使用 1、2 和 4 个 GPU 配置（针对 2x RTX 3090 与 4x 2080Ti 部分）运行了相同的测试。确定的批量大小是可以容纳可用 GPU 内存的最大批量。...2080 Ti 的 4352 个 CUDA 核心相比，RTX 3090 的 10496 个 CUDA 核心是其CUDA的两倍多， CUDA 核心是 CPU 核心的 GPU 等价物，并针对同时运行大量计算...此外，任何水冷式 GPU 都可以保证以最大可能的性能运行。水冷 RTX 3090 将保持在 50-60°C 与风冷时 90°C 的安全范围内（90°C 是 GPU 将停止工作和关闭设定值）。
该项目将使用Tensorflow 2.01，Keras 2.1和OpenCV 4.1。前提是必须安装Cuda10.0和Visual Studio Express 17.0以利用GPU速度的提高。...这是一个相对较小的数据集，它允许人们在笔记本电脑级GPU上训练完整的AI管道。人们还可以使用更大的数据集，从而以更高的训练时间为代价。...此项目使用了USB摄像机。 为了避免兼容性问题，需要在Jetson Nano上安装相同版本的Tensorflow 2.0，Python和Keras。...sudo pip3 install --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu...最初，网络将提出内存不足发出一些警告。请记住，它并未使用TensorRT进行优化，因此通过这样做并用更好的CNN（例如Xception）替换InceptionV3可以进一步提高速度。
AlexNet是一个用于图像分类的深度卷积神经网络（CNN）。从那以后，CNN就被广泛地应用于各种各样的计算机视觉问题，例如图像分类、目标检测和目标定位。...多类别目标检测器 现代的基于CNN的目标检测系统的另一个特征就是，它们可以识别多类目标。因此，现代的最先进的人体检测器不仅仅是行人检测器，而是可以检测包含行人在内的多种类型目标的检测器。...2、使用tensorflow目标检测API进行人体检测 Tensorflow是来自google的开源API，被广泛地用于使用深度神经网络的机器学习任务。...如果你有nVidia的GPU，那么建议使用Tensorflow的GPU版本。...在启用GPU的测试当中，帧时长在30~50ms之间变化，大概25FPS。当禁用GPU加速时，每帧处理 时长为60~80ms，大约15FPS。
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