AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
作者:Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 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。 感谢 Keras 和 Apache MXNet(孵化)开源项目的贡献者,Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址:ht
Keras简单而优雅,类似于scikit-learn。然而,它非常强大,能够实施和训练最先进的深度神经网络。
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。以下简称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为进行新的运算任务。
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。
在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。 Keras是一个非常方便的深度学习框架,它以TensorFlow或Theano为后端。用它可以快速地搭建深度网络,灵活地选取训练参数来进行网路训练。总之就是:灵活+快速!
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
选自AWS 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,孵化于 Apache 软件基金会 Apache MXNet 发布了 v0.11.0 最终测试版本,它不仅具有一个 Core ML 模型转换器,同时还支持 Keras v1.2。此外,该版本还包括额外的功能更新、性能提升以及一些修复。你可以从源代码构建 MXNet 从而获取新版本。 Apache MXNet 正在 Apache 软件基金会(ASF)中进行孵化。上周,MXNet 社区为 MXNet v0.11.0 引入了一个最终测试版本,作为一个孵化项目这还是
图 1:在 Kaggle Notebook 中可以免费使用 CPU、GPU 和 TPU。
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。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。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
作者:李中粱 小编:赵一帆 1 Keras框架介绍 在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。 Keras是一个非常方便的深度学习框架,它以TensorFlow或Theano为后端。用它可以快速地搭建深度网络,灵活地选取训练参数来进行网路训练。总之就是:灵活+快速!!! 2 安装Keras 首先你需要有一个Python开发环境,直接点就用Anaconda,然后在CMD命令行中安装: # GPU 版本 >>> pip install --upgrade tensorf
补充知识:踩坑记—-large batch_size cause low var_acc
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754
在如今无数深度学习框架中,为什么要使用 Keras 而非其他?以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,至少可以说,它不是非常用户友好。
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
对于许多科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为,TF并不是非常的用户友好。
深度学习的框架Tensorflow,Pytorch,Keras,Theano..,每个都有它自身的优势,有的性能好,有的学习曲线平滑,有的部署方便。
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
References 官方文档:multi_gpu_model(https://keras.io/utils/#multi_gpu_model)以及Google。 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。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 当你监视GPU的使用情况(nvidia-smi -l 1)的时候会发现,尽管GPU不空闲,实质上只有一个GPU在跑,其他的就是闲置的占用状态,也就是说,如果你的电脑里面有
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢?
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。
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架(CPU/GPU)。
策略:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某块卡上训练。
本人非专业开发者,之前也没用过云服务器,所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下,给同样困惑的朋友一点借鉴,大神可以略过,谢谢!
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构,用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架,并为检索官方的API文档提供一些关键词。
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到,只占用了第一张显卡,第二张显卡完全没用。
Keras是一个强大的、易于使用的深度学习库,无缝对接Theano 和 TensorFlow,同时提供高层神经网络API,来建立和评估深度学习模型。
Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU
大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下,TensorFlow作为一种强大的深度学习框架,展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用,介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
我们在使用GPU资源进行训练的时候,可能会发生资源耗尽的情况,那么在在这种情况,我们需要对GPU的资源进行合理的安排,具体使用办法如下:
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。 这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。 其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy和Blocks等)。 另外的我只是在一些特别
选自MiniMaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架,它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端(backend)引擎 Theano/TensorFlow;而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
基于图像分类,在VGG16模型的基础上,训练0、90、180、270度检测的分类模型. 详细代码参考angle/predict.py文件,训练图片8000张,准确率88.23%
唐旭 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI 深度神经网络(DNN)已经被证明在图像识别、视频识别、自然语言处理、游戏人工智能等诸多不同领域都具有非常大的潜力,当前,DNN也已经被应用到多种产品之中。 然而,DNN计算所需的成本非常高,并且在通常情况下,DNN的执行需要基于硬件加速的大量执行环境设置进程。因此,要在像笔记本电脑、智能手机这样的终端用户设备上执行DNN并不十分现实。 过去解决这些问题的方法是云计算。而现在,东京大学机器智能实验室(MIL)开发的WebDNN又提出了一条新的途径。 Web
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云