开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在Tensorflow上训练卷积神经网络时GPU内存不足

在Tensorflow上训练卷积神经网络时，如果GPU内存不足，可能会导致训练过程中出现错误或无法完成训练。这是因为卷积神经网络的训练通常需要大量的计算资源，特别是对于较大规模的网络和数据集。

为了解决GPU内存不足的问题，可以考虑以下几个方案：

减小批量大小（Batch Size）：减小每次迭代训练时的批量大小可以降低GPU内存的需求。但这也会导致训练过程中的计算效率降低，因为每个批次的计算时间会增加。
减小模型规模：可以尝试减小卷积神经网络的规模，如减少网络层数、减少每层的神经元数量等。这样可以减少模型参数和计算量，从而降低对GPU内存的需求。
使用更小的图像尺寸：如果输入的图像尺寸较大，可以考虑将其缩小为更小的尺寸。这样可以减少每个输入样本所占用的内存空间，从而降低GPU内存的需求。
使用分布式训练：可以将训练任务分布到多个GPU或多台机器上进行并行训练。这样可以将计算负载分散到多个设备上，从而减少单个GPU内存的需求。
使用Tensorflow的内存优化技术：Tensorflow提供了一些内存优化技术，如使用Tensorflow的变量共享机制、使用Tensorflow的内存管理函数等。这些技术可以帮助减少内存的占用，从而缓解GPU内存不足的问题。

总结起来，当在Tensorflow上训练卷积神经网络时遇到GPU内存不足的问题，可以通过减小批量大小、减小模型规模、使用更小的图像尺寸、使用分布式训练以及使用Tensorflow的内存优化技术等方法来解决。具体的解决方案需要根据具体情况进行调整和选择。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云GPU计算服务：https://cloud.tencent.com/product/gpu
腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云弹性计算服务：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云函数计算：https://cloud.tencent.com/product/scf

相关搜索:GPU在训练大型数据集时内存不足 Spyder在训练神经网络时关闭使用TensorFlow训练神经网络时出错使用Tensorflow训练神经网络时避免过拟合使用TensorFlow运行多gpu cnn时内存不足单GPU上的Tensorflow 2.0训练模型在GPU上训练模型时，Tensorflow在CPU上加载权重在python中使用tensorflow的神经网络，无需训练在RGBA PNG上训练Tensorflow 2.0？在tensorflow中获取卷积可训练变量的句柄

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

15 | 卷积神经网络上完成训练、使用GPU训练

在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。...用GPU训练大家都知道GPU这两年贵的离谱，拿来算浮点运算很方便，都被买去挖矿了，当然神经网络的发展也起到了推波助澜的作用。...我们前面大概介绍过使用Tensor.To方法能够把tensor移到GPU上，下面就看一下如何用GPU进行模型训练。...，10个epoch耗时只有4-5秒，基本上是在CPU上的五分之一。...使用GPU训练的模型，在保存和加载的时候需要注意，保存的时候如果仍然是使用GPU的状态，那么在加载模型的时候它也会试图恢复到GPU上面，因此这里建议是在训练完模型之后统一把模型移回CPU，以后加载有需要的话手动移到

6942 0

PyTorch 进阶之路：在 GPU 上训练深度神经网络

选自 | Medium 作者 | Aakash N S 参与| Panda 本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。...我们看看使用初始权重和偏置时，模型在验证集上的表现。初始准确度大约是 10%，这符合我们对随机初始化模型的预期（其有十分之一的可能性得到正确标签）。现在可以开始训练模型了。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？

1.2K2 0

PyTorch 进阶之路（四）：在 GPU 上训练深度神经网络

本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。 ?...我们看看使用初始权重和偏置时，模型在验证集上的表现。 ? 初始准确度大约是 10%，这符合我们对随机初始化模型的预期（其有十分之一的可能性得到正确标签）。现在可以开始训练模型了。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？

9252 0

四种GPU的性能分析

第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验，更大的 mini-batch 意味着更高的模型训练效率，尽管有时会出现例外。...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。...在第二个测评中，我们分析了 minibatch 尺寸与训练效率的对比。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。...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。...3.VGG Network： 2014 年，牛津大学的研究人员通过训练 11 到 19 层的卷积神经网络证明了深度对于图像识别任务的重要性。

2.5K7 0

四大深度学习框架+四类GPU+七种神经网络：交叉性能评测

第二个测试则对比每个 GPU 在不同深度学习框架训练时的 mini-batch 效率。根据以往经验，更大的 mini-batch 意味着更高的模型训练效率，尽管有时会出现例外。...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。...在第二个测评中，我们分析了 minibatch 尺寸与训练效率的对比。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。...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。...3.VGG Network： 2014 年，牛津大学的研究人员通过训练 11 到 19 层的卷积神经网络证明了深度对于图像识别任务的重要性。

1.3K16 0

深度神经网络移动终端GPU加速实践

训练出一个效果不错的模型需要多次尝试和优化，并不是一蹴而就的，我们在实操训练过程中遇到了不少问题。 1.过拟合训练时的准确率很高，但拿去跑训练数据以外的数据时，准确率却很低。...4.内存不足训练过程中内存不足退出。我们后面采取分块训练的方式，避免一次装载所有数据，绕开了内存不足退出的问题。...于是，我们尝试用GPU去加速跑模型。 GPU编程技术选择为了让模型在GPU上跑起来，我们需要针对GPU编程。...因此，每段GPU代码同时有多个线程在访问，这种并行的工作形式非常适合神经网络的运行。...加速效果整套GPU实现的逻辑打通后，iOS平台在iPhone X上实际测试到GPU相比CPU的速度提升了4倍；Android平台在华为P9上实际测试到GPU相比CPU的速度提升了3倍。

1.8K4 0

使用TensorFlow的经验分享

损失函数、输出层) 1.什么是卷积 2.什么是池化 3.什么是激活函数 4.什么是全连接层 5.什么是损失函数 2. 2012年AlexNet模型在LeNet的基础上，AlexNet模型共包括5层卷积与三层全连接...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....将文件名保存到数据集中，在需要训练时再动态加载，这里采用了map函数。...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。

1.4K1 2

TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

在美团内部深度定制的TenorFlow以及NVIDIA HugeCTR的基础上，研发了推荐系统场景的高性能GPU训练架构Booster。...模型计算复杂度相对低一些：推荐系统模型在GPU上单步执行只需要10~100ms，而CV模型在GPU上单步执行是100~500ms，NLP模型在GPU上单步执行是500ms~1s。...精简特征：特别是基于NAS的思路，以较低的训练成本实现深度神经网络自适应特征选择，如Dropout Rank[19]和FSCD[20]等工作。...我们在cuCollections的GPU HashTable基础上实现了特殊接口（find_or_insert），对大规模读写性能进行了优化，然后封装到了TensorFlow中，并在其上实现了低频过滤的功能...从功能和完备性上支持TensorFlow的各类训练接口（Train/Evaluate/Rredict等)，支持CPU和GPU模型相互导入。

1K2 0

阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速

相较于传统基于 RNN/LSTM 的方法，它更适合于高效的离线训练，有着相同或更高的精度。 Transformer 在时间步长中打破了相关性，对离线训练更友好，但在在线推理上，它并没有那么高效。...什么是 batch 矩阵相乘通常，batch 矩阵相乘计算会在一批矩阵上执行矩阵-矩阵乘法。...yf, x: tvm.sum(A[yb, yf, m, k] * B[yb, yf, k, x], axis = k), name = 'C') 融合内核性能测试生成代码性能时，...集成 TensorFlow 在我们的工作负载中，batch 矩阵相乘的输入形状是有限的，易于提前枚举。...总结在阿里巴巴，我们发现 TVM 是非常有效的开发高性能 GPU 内核的工具，可以满足我们的内部需求。在本博客中，我们以 Transformer 模型为例，说明了我们利用 TVM 的优化策略。

1.4K2 0

【学术】在C ++中使用TensorFlow训练深度神经网络

当我写上一篇文章时，目标是仅使用TensorFlow的C ++ API实现相同的DNN（深度神经网络），然后仅使用CuDNN。...在这个博客文章中，我们将建立一个深度神经网络，使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。我们将只在C ++中使用TensorFlow。...目前在C ++中没有优化器，所以你会看到训练代码不那么好看，但是未来会添加优化器。...安装：https://docs.bazel.build/versions/master/install.html 在OSX上使用brew就可以了： brew install bazel 我们将从TensorFlow...然后你必须对安装进行配置，如选择是否启用GPU，你要运行以下配置脚本： cd/path/tensorflow .

1.5K11 0

转载｜在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练

深度学习模型的训练往往非常耗时，在较大数据集上训练或是训练复杂模型往往会借助于 GPU 强大的并行计算能力。...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。...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...在定义神经网络模型时，需要创建 varaiable_scope ，同时指定 reuse=tf.AUTO_REUSE ，保证多个 GPU 卡上的可学习参数会是共享的。...鉴于在使用中的有效性和通用性，这一节我们主要介绍了在 PaddleFluid 和 TensorFlow 上通过数据并行使用多个 GPU 卡最简单的方法。

1.2K3 0

用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。...具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 TensorFlow.js 可以为用户解锁巨大价值：隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上...分布式计算：每次用户使用系统时，他都是在自己的设备上运行机器学习算法，之后新的数据点将被推送到服务器来帮助改进模型，那么未来的用户就可以使用训练的更好的算法了，这样可以减少训练成本，并且持续训练模型。...强化学习][神经网络][机器学习][自然语言处理][聊天机器人]

1.3K3 0

用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。...更广泛的使用：几乎每个电脑手机平板上都有浏览器，并且几乎每个浏览器都可以运行JS，无需下载或安装任何应用程序，在浏览器中就可以运行机器学习框架来实现更高的用户转换率，提高满意度，例如虚拟试衣间等服务。...分布式计算：每次用户使用系统时，他都是在自己的设备上运行机器学习算法，之后新的数据点将被推送到服务器来帮助改进模型，那么未来的用户就可以使用训练的更好的算法了，这样可以减少训练成本，并且持续训练模型。

9352 0

【深度】TensorFlow or TensorSlow，谷歌基准测试为何不给力？（附Google内部员工测试代码下载）

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。...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）。我也计算了Torch7+CuDNN-R2下使用这些批尺寸时得到的基准线。 ? ? ? ?...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....当我致力于研究编程的方法时，我更担心代码是否没有bug或者易于理解，因此tensorflow给出了正确的结果。通常来说，我并不担心性能除非我无法运行它。特别是在研发时，你花了很多时间在调试上。

1.1K4 0

我用24小时、8块GPU、400美元在云上完成训练BERT！特拉维夫大学新研究

为了降低成本，来自以色列的科学家们结合已有的技术对BERT做了多方面优化，只需24小时、8个12GB内存的云GPU，一次几百美元就能在加快训练过程的同时，还能保证准确性几乎不损失。...24小时、8个云GPU（12GB内存）、$300-400 为了模拟一般初创公司和学术研究团队的预算，研究人员们首先就将训练时间限制为24小时，硬件限制为8个英伟达Titan-V GPU，每个内存为12GB...模型：训练了一个大模型，因为在相同的挂钟时间Li2020TrainLT下，较大的模型往往比较小的模型获得更好的性能。...1、Batch Size (bsz)：由于每个GPU上显存有限，分别设置为4096、8192和16384。 2、峰值学习率(lr)：使用线性学习速率，从0开始，预热到最高学习速率后衰减到0。...依据以上的超参数配置，最终筛选出的能够在24小时之内完成训练的配置参数。下表是按MLM损耗计算的最佳配置。

8825 0

使用 PyTorch Geometric 在 Cora 数据集上训练图卷积网络GCN

已经有很多学习有关图机器学习的相关理论和材料，特别是图神经网络，所以本文将避免在这里解释这些内容。如果你对该方面不太熟悉，推荐先看下CS224W，这会对你的入门有很大的帮助。...GCN 现在我们有了数据，是时候定义我们的图卷积网络（GCN）了！...实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同，所以我们这里不考虑原始实现，只使用PyTorch Geometric提供的模型。...训练和评估在训练之前，我们准备训练和评估步骤： LossFn = Callable[[Tensor, Tensor], Tensor] Stage = Literal["train", "val",...一般情况下使用 PyTorch 无法轻松地 100% 复制在 TensorFlow 中所有的工作，所以在这个例子中，经过测试最好的是使用权重衰减的Adam优化器。

1.8K7 0

【最新TensorFlow1.4.0教程03】利用Eager Execution构建和训练卷积神经网络(CNN)

专知为大家推出TensorFlow 1.4系列教程： 01：动态图机制Eager Execution 02：利用Eager Execution自定义操作和梯度（可在GPU上运行） 03 : 利用Eager...Execution构建和训练卷积神经网络(CNN) 教程中的代码可以在专知的Github中找到：https://github.com/ZhuanZhiCode/TensorFlow-Eager-Execution-Examples...在整个图像矩阵上滑动这个过滤器来得到完整的卷积特征图如下： ? 什么是卷积神经网络？知道了卷积运算了吧。那CNN又是什么呢？...在训练阶段，CNN基于你想完成的任务自动学习卷积核的权重值。...MNIST包含了一个有60000张图片的训练集和一个有10000张图片的测试集。深度学习在MNIST上可以达到99.7%的准确率。TensorFlow中直接集成了MNIST数据集，无需自己单独下载。

1.1K5 0

评测 | 云CPU上的TensorFlow基准测试：优于云GPU的深度学习

不过相比云 GPU 而言，动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果。...我曾试为了省钱，试过在廉价的 CPU 而不是 GPU 上训练我的深度学习模型，出乎意料的是，这只比在 GPU 上训练略慢一些。...现在我们来看看在同一数据集上使用卷积神经网络解决数字识别任务的情况： ? ?...不出意料，在卷积网络上 GPU 的训练速度比任何 CPU 方案快两倍不止，不过成本结构仍然相同，除了 64 vCPU 比 GPU 成本方面更差，32 个 vCPU 训练速度甚至快过 64 个 vCPU。...与简单的卷积神经网络（CNN）性质类似，尽管在已编译 TensorFlow 库的实例下 CPU 的表现更好。

1.9K6 0

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

三、线性回归四、逻辑回归五、简单的前馈神经网络 六、卷积神经网络 七、循环神经网络和 LSTM 八、深度神经网络 九、大规模运行模型 – GPU 和服务十、库安装和其他提示 TensorFlow...二、在 Eager 模式中使用指标三、如何保存和恢复训练模型四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...ConvNets演变中的关键架构 2.2.2走向ConvNet不变性 2.3时空卷积网络第3章了解ConvNets构建块 3.2整改 3.3规范化 3.4汇集第四章现状 4.2打开问题参考机器学习超级复习笔记...tf2 TensorFlow 入门零、前言一、TensorFlow 基本概念二、TensorFlow 数学运算三、机器学习入门四、神经网络简介五、深度学习六、TensorFlow GPU...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

1.3K5 0

TPU、GPU、CPU深度学习平台哪家强？有人做了一个基准测试研究

例如，Transformer 是一个大型的全连接模型，它在 TPU 上的训练速度比在 GPU 上快了 3.5 倍；但是，关注这一个模型并不能揭示 TPU 在超过 4000 个节点的全连接网络上出现的严重的内存带宽瓶颈...图 3：全连接网络和卷积神经网络在 TPU 上的 Roofline。矩阵相乘（MatMul）运算的负载是计算密集型的。...图 6：(a) 是 TPU v3 在运行端到端模型时与 v2 相比的加速比。(b) 和 (c) 是全连接和卷积神经网络的加速比。...图 10：(a)–(c)：对大型卷积神经网络而言，TPU 是比 GPU 更好的选择，这意味着 TPU 是对卷积神经网络做了高度优化的。...(b)CUDA 和 TF 的不同版本上 GPU 的加速比。CUDA 9.2 对卷积神经网络的提升要比其他 ParaDnn 模型更多，对 ResNet-50 的提升要比其他实际模型更多。

9873 0

点击加载更多

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭