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云硬盘能不能独立于云服务器？
云服务器、、神经网络、GPU 云服务器
学生需要GPU来训练神经网络。我可不可以租一块云硬盘，在云硬盘里存好系统、环境、训练用到的图片等数据，然后按需租GPU云服务器？比如先租一年的云硬盘，然后这几天需要了就租块GPU跑，跑完就不租了；过一周需要的时候再租GPU跑。这样能省下装环境、传训练数据的麻烦吗
浏览 364提问于2022-10-04
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当使用TF2 (oibject检测API)时，多个GPU会允许更大的模型和批处理大小吗？
python、tensorflow、gpu、object-detection-api
然而，当我试图训练一个大型模型(例如，一个更大的有效网络模型)和/或当我想使用一个较大的批处理大小(例如> 32)时，我就耗尽了GPU内存。
现在我想租一些云GPU或者用第二个GPU升级我的本地硬件。其想法是在多个GPU上训练TF2模型。不过，在我花这笔钱之前，我想知道这是否能解决我的问题。因此，当一个人在多个GPU上训练一个TF2模型(通过对象检测API)时，这是否也会“合并”它们的内存，以便我可以
浏览 3提问于2021-03-08得票数 0
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如何在同一台机器上的不同GPU上并行运行多个TensorFlow实例？
python、python-3.x、tensorflow
让我们假设我并行地启动以下命令，在同一台机器上同时训练多个TensorFlow模型：
python3 launch_tra
浏览 1提问于2018-06-16得票数 2
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如何防止TPUEstimator使用GPU或TPU
tensorflow、tensorflow-estimator
我有一台租来的谷歌机器，GPU已经在运行训练了。因为GPU是空闲的，所以我想启动第二个Tensorflow会话进行评估，但我想强制评估周期只使用GPU，这样它就不会窃取GPU时间。
浏览 79提问于2019-04-06得票数 2
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训练神经网络时，训练数据、计算的激活和模型参数存储在哪里？
neural-network、deep-learning
一些网站说，模型参数和训练数据存储在ram上，并在需要时获取，但这不会使训练过程变慢吗？另外，如果参数要存储在GPU上，为什么训练一个模型要消耗我所有的gpu内存？谢谢。
浏览 5提问于2019-03-06得票数 0
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使用Yolact训练时
python、pytorch
我一直试图与PyTorch一起为Yolact训练，遵循指南：
我尝试在max_size中缩小config.py
浏览 0提问于2021-05-19得票数 0
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基于云GPU的高效机器学习开发
machine-learning、python、data-analysis、gpu、cloud-computing
我们还可以说，我想使用该数据集运行的一些计算需要一个功能强大的GPU，以便在合理的时间内完成(我猜功能是相对的，我指的是一台拥有1 RTX 3090或可能3080 ti的计算机)。话虽如此，虽然有几个函数在计算上非常紧张(比如训练一个或多个具有超参数变化的模型)，但我编写的大部分代码并不是这样。此外，我也正在计算我想要如何设计我的分析，解决错误，等等。运行”的所有时间付费，这包括了很多时候，我只是在编辑代码、调试代码或运行代码，而我可以在当前的笔记本上轻松地运行这些代码。这可以用来在云GPU</e
浏览 0提问于2021-12-24得票数 0
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如何确保远程服务器上的数据保护？
docker、linux、python、servers、encryption
我们有来自客户的敏感数据，需要为我们的客户训练一个神经网络。我们也可以在里面安装虚拟机操作系统，但这对我们的数据安全吗？
是否存在加密操作系统的对接映像，或者是否存在这样的图像？
浏览 0提问于2021-10-29得票数 1
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tensorflow convnet是否只在多个GPU之间重复模型？
convolution、multi-gpu、tensorflow
我目前正在运行一个用于图像识别的Tensorflow convnet，并且我正在考虑购买新的GPU来支持更复杂的图形、批处理大小和输入尺寸。我读过像这样的帖子，它们不建议使用AWS实例来训练凸网，但是更多的意见总是受到欢迎的。
我已经阅读了Tensorflow的指南，而且图形似乎是在GPU上复制的。我想知道这是在Tensorflow convnet中使用并行GPU的唯一方法吗？我之所以问这个问题，是因为如果Tensorflow只能在多个GPU之间复制图形，这意味着每个GPU必须至少具有我
浏览 4提问于2017-06-22得票数 0
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谷歌Colab Pro+的培训在完成所有纪元之前停止
google-colaboratory
我试图在谷歌Pro+实例上训练具有300个时期的YOLOv5x6模型。不幸的是，在运行了近20+个小时后，训练在第250个时期停止，没有任何错误/信息/警告。知道哪里出问题了吗？有没有办法从中断的地方继续训练？
浏览 2提问于2021-11-02得票数 0
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如何改变CUDA_CACHE_MAXSIZE的NVIDIA
python、tensorflow、deep-learning、nvidia
你好，我刚买了新的RTX 3080 GPU。我想用Cuda做我的tensorflow模型。但是当我开始训练这个模型的时候，需要一个多小时的时间才能开始训练它。所以我去了tensorflow网站，上面说要增加CUDA_CACHE_MAXSIZE，但我不知道它在哪里。有人能帮我找到它并把尺寸变大吗？我的GPU是10 is。谢谢!
浏览 6提问于2020-10-22得票数 2
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如何修复:错误:找不到满足需求的版本tensorflow-gpu=1.14.0(版本:无)
python、tensorflow
目前，我在mac os上安装Tensorflow GPU时遇到了问题。Collectingtensorflow-gpu==1.14.0
ERROR: Could not find a v
浏览 0提问于2019-08-20得票数 1
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如何使用多个GPU通过Tensorflow进行单独的训练？
tensorflow、gpu、distributed-computing、multi-gpu
我阅读了许多关于在TensorFlow中使用多个GPU的文章和帖子。它帮助我学习了更多关于“如何使用并行GPU来训练神经网络”(how to use parallel GPU to train ( here network))。但我有一个不同的问题。可以使用单独的GPU同时训练不同的NN吗？ 更多详细信息： 我有神经网络A，B，和GPU1，GPU2。我想同时在GPU1上训练A NN，在GPU
浏览 12提问于2021-01-20得票数 0
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一个简单的TensorFlow示例将模型的一个副本加载到每个可用的GPU上
tensorflow、tensorflow-gpu
在我们目前的训练和推理系统中，我们将模型的副本加载到与机器上一样多的GPU上。
我现在想保持这种负载平衡的方式。在哪里可以找到一个简单的示例，将TF模型的一个副本加载到机器上可用的每个GPU上？
浏览 4提问于2017-10-17得票数 1
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PyTorch DistributedDataParallel是否具有不同的GPU速度同步权值？
python、pytorch、distributed-computing
在下面的场景中，有2个GPU1，每个GPU1的速度明显不同: GPU0比GPU1快40%左右。我想训练100 k级的模型，通常情况下，如果速度相同的话，将达到相当于50k级的水平。然而，由于GPU1的速度不同，当GPU0达到50K级时，GPU1仅达到30K级。有效地对该模型进行了80k级的训练。目前，脚本A的运行速度可以使GPU0以原来的速度运行，而无需等待等待GPU1，所以我想知
浏览 1提问于2020-08-23得票数 1
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在gpu上运行tensorflow textsum模型
machine-learning、tensorflow、deep-learning、tensorflow-gpu、rnn
在cpu上，文本和训练代码()可以完美地运行。模型仍在接受训练，但还是在cpu上，而不是在gpu上。(我用nvidia-smi检查过了)
如果需要在gpu上训练它，请让我知道其他需要更改的地方。
浏览 0提问于2017-10-22得票数 2
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如何知道哪个GPU tensorflow模型正在进行训练
python-3.x、tensorflow、gpu、tensorflow2.0
我已经安装了tensorflow-gpu来在图形处理器上训练我的模型，并从下面确认了安装。PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'),
# PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')] 我开始训练一个图像分类模型，我希望它在GPU
浏览 51提问于2021-08-13得票数 1
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在训练keras模型时，GPU的性能应该是多少？
python、tensorflow、keras、gpu
我安装了tensrflow-gpu。在其他环境中，它比仅在CPU上运行快近12倍。GPU环境： CPU =20% GPU = 10%训练时间=24秒我想知道GPU在10%上运行是否正常我可以手动增加或降低性能吗？
浏览 3提问于2020-05-05得票数 2
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Niftynet如何处理多gpu培训
niftynet
我正在使用Niftynet训练一个使用2个GPU的CNN。据我所知，每个GPU都是独立训练的，因为我每次迭代都会得到两个损失值。两个GPU的结果是否在推断时合并？我曾经相信使用多个gpus可以减少训练时间，但在Niftynet中似乎不是这样。
浏览 13提问于2018-12-18得票数 1
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基于GPU的模型TPU推理(Tensorflow Object Detection )
google-cloud-tpu
我试着按照下面的指南导出一些对象检测模型(基于Tensorflow对象检测API)，使用GPU进行推理，
“假定用户拥有: PIPELINE_CONFIG: pipeline_pb2.TrainEvalPipelineConfig配置文件”，但我无法在任何网上或任何存储库中找到文件pipeline_pb2.TrainEvalPipelineConfig，我可以知道如何获得该文件吗？是什么是"INPUT_PLACEHOLDER:模型的signature_def_map中输入占位符的名称“，在哪里可以
浏览 2提问于2020-03-05得票数 0
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