我使用的TF2研究对象检测API与官方模型动物园的模型。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<
浏览 3提问于2021-03-08得票数 0
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我想使用TF2，最好是EfficientDet D7网络来训练一个大型目标检测模型。对于我的16 GB内存的Tesla P100卡，我遇到了一个“内存不足”异常，即显卡上没有足够的内存可以分配。所以我想知道在这种情况下我的选择是什么。如果我有多个GPU，那么TF模型将被拆分，以便填满两个卡的内存，这是正确的吗？
浏览 18提问于2021-03-03得票数 0
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我使用的是带有tf.data.Dataset的tensorflow-2图形处理器。在小模型上进行训练是可行的。当训练一个更大的模型时，首先，一切都可以正常工作:使用gpu，第一个时期工作没有问题(但我使用了大部分gpu内存)。在验证时，我遇到了一个具有各种分配的CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY，其中不能分配的字节
浏览 2提问于2020-03-30得票数 5
当我的对象检测Tensorflow 2.5GPU模型启动训练时，我得到了一个资源扩展错误。我使用了18张训练图像和3张测试图像。我正在使用的预训练模型是来自Tensorflow动物园2.2的更快的using ResNet101 V1 640x640型号。我正在使用一个带有8GB专用内存的Nvidia RTX 2070来训练我的模型</em
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
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我正试着用达斯克来训练一个毫升模型。我正在用1台GPU在本地机器上训练。我的GPU有24块内存。/include/rmm/mr/device/pool_memory_resource.hpp:192: Maximum pool size exceeded
基本上，当我调用model.fit时，我的GPU内存就用完了。当我使用有64100行的csv时，
浏览 7提问于2022-04-15得票数 0
我正在使用tensorflow在一台机器上训练几个GPU中的模型。然而，我发现速度比在一个GPU上训练要慢得多。我想知道tensorflow是否在不同的GPU中并行地或顺序地执行子模型。例如：y = 2 z1 = tf.multiply(x, y)
with
浏览 2提问于2018-04-02得票数 0
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我有cuda8.0.61，tensorflow_gpu版本和keras。我在224*224图像数据上训练一个20层的keras模型当我在终端上运行nvidia -smi时，我发现内存正在耗尽，并且计算util的百分比更小。当我尝试拟合模型时，机器变得非常慢。我知道，为了使用gpu并在设备之间切换，我应该使用以下代码： with K.tf.device('/gpu:0')
浏览 18提问于2019-02-08得票数 1
我试着用长长的字符来标记字母。数据的固有结构要求我使用双向方法。为了尝试这个想法，我采用了一种固定长度的方法。目前，我使用了一批随机的片段，比如从更长的序列中各使用60个字符，并运行我手工制作的双向分类器，其中zero_state是每个60个字母的initial_state。这很好，但显然不是很完美，因为在现实中，序列更长，而我从原始源随机剪出的片段的</e
浏览 3提问于2017-05-18得票数 6
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我用GPU训练了很多模型。我想调优网络的架构，所以我对不同的模型进行了顺序的训练，以比较它们的性能(我使用的是keras-tuner)。
问题是有些模型非常小，而另一些则非常大。我不想把所有的GPU内存分配给我的培训，而只是我需要的数量。我有TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH到
浏览 7提问于2022-10-25得票数 1
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如果我有一个具有24 gb内存的显卡，我可以再加一块完全相同的显卡，将我的内存翻倍到48 gb吗？**更新:我运行的是Linux (Red Hat Enterprise Linux 8)。我的代码可以在两个GPU上进行训练。loss_metric, metr
浏览 3提问于2020-02-01得票数 1
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我很难在文档中找到关于如何在TensorFlow服务中保存和加载模型的特定信息，以及在CPU与GPU上运行时可能存在的差异。为了服务多个模型(以及每个模型的一个或多个版本)，一个一般工作流是：
变量/
浏览 2提问于2019-05-31得票数 5
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我正在使用python 3与nvidia急流，以加快机器学习培训使用孜然库和GPU。这是我用来训练孜然模型的代码。是n*1的<
浏览 0提问于2019-06-06得票数 1
我在GPU (Nvidia 3070)上运行TF2模型的训练阶段(基于对象检测、TF2-ModelsZoo的预训练模型)。是否有什么方法来定义CPU上的评估阶段(通过培训创建的检查点)？使列车相位分配了几乎所有的GPU内存，我不能在GPU.上同时运行它们。OS -Ubuntu20.04
GPU - Nvidia 3070 (驱动
浏览 1提问于2021-02-23得票数 0
在将tensorflow图像更新到过去训练的22.01-tf2-py3，模型之后，现在给我一个内存错误。Tensorflow似乎使用的是系统内存，而不是GPU，程序初始化后停止。在进行了一些研究之后，我发现问题在于在运行GPU时为该进程分配的CPU/系统内存。另外，GPU上的tf进程比数据集的大小占用更多<e
浏览 5提问于2022-02-28得票数 -1
我正在努力创造和训练一个CNN模型。但是每次我运行代码时，tensorflow并不是在使用GPU，而是使用CPU。我已经安装了最新版本的tensorflow。附加下面的详细信息。(即分配)，以便我们可以重新分配更大的区域，以避免由于内存碎片而导致的OOM。如果经常看到此消息，则在可用设备内存的阈值附近运行，重新分配可能会带来很大的性能开销。您可以尝试使用较小的批处理大小来观察性能影
浏览 2提问于2021-07-28得票数 0
我有一个LSTM tf.keras模型，包含大约600MB的训练数据。每个训练周期大约需要90秒。我有tensorflow的最新版本，是v2.2。它在AWS g3.4xlarge实例上运行。该实例采用Nvidia的Tesla M60图形处理器，并具有8 8GB的内存供图形处理器使用。
我想做超参数调优，所以我需要加快执行速度。因此，我将模型和数据移动到一个AWSp3.2xlarge实例，该实例具有16 So内
浏览 0提问于2020-06-20得票数 0
当tensorflow已经在运行并使用GPU时，我无法启动tensorboard实例。错误如下所示。显然，Tensorflow会在启动时阻塞所有GPU内存，而不管它实际需要什么。/gpu_device.cc:1435] Adding visible gpu devices: 0
2018-06-02 15:28:11.321850: E tensorflow/core/common_runtimepowerTAC/python-agent/venv
浏览 95提问于2018-06-02得票数 2
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我确实尝试过重新启动运行时，解决这个问题的大多数解决方案都在本地机器上。如果有人知道解决办法，请帮帮我。
tensorflow版本2.7.0 CUDA版本: 11.2
浏览 5提问于2022-05-09得票数 1
我正在尝试用3个GPU训练一个。我特别告诉TF使用第二个GPU分配模型： logits, end_points = inception_v3(inputs)我有3个GPU，所以，
浏览 2提问于2017-12-23得票数 1
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目前，我使用默认的64作为seq2seq tensorflow模型的批处理大小。什么是最大批量大小，层大小等我可以去与一个12 GB内存的泰坦X GPU与哈斯韦尔-E至强128 GB内存。下面是我正在使用的一些有用的参数，单元格输入大小似乎是1024：
encoder_inputs: a list of 2D Tensors [batch_size x cell.input_size].tf.app.flags.DE
浏览 2提问于2016-02-03得票数 5
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