租云gpu训练 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

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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 284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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腾讯云GPU服务器不能联外网吗？

GPU 云服务器

浏览 1317提问于2019-05-24

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为什么在Google Cloud ML上训练的TensorFlow模型比在本地训练的模型更准确？

tensorflow、machine-learning、object-detection、google-cloud-ml

我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。在本地机器(1080TI上的tensorflow-gpu)上，我使用了object_object/Train.py，而在云上，我使用了调用object_detection.train模块的google云运行使用了5个工作进程，而本地运行只有1个GPU。它们都被设置为批处理大小为1。为什么本

浏览 28提问于2018-08-23得票数 0

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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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如何训练比GPU内存更大的TF模型？

python、tensorflow、object-detection、object-detection-api

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。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？因此，在我的情况下，使用第二张16 GB的Tesla卡，我在训练期间总共将拥有32 GB？如果是这样的话，我可以使用多个GPU的云提供商也是如此吗？此外，如果我错了，在训练期间为多个GPU拆分一个模型

浏览 18提问于2021-03-03得票数 0

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支持TensorFlow的公共云GPU

machine-learning、tensorflow、gpu

我有最新的Mac，使用我所有的核心，但我仍然需要几个小时来训练一个单一的网络。我需要对许多不同的调优参数进行网格搜索，所以这并不理想。这是一个个人项目，所以我想通过使用云来省钱。我已经广泛地使用了AWS，我喜欢使用他们的现货市场的想法，但是我听说亚马逊的GPU实例与TensorFlow不兼容(AWS的GPU有CUDA3.0，TensorFlow需要3.5)；2)亚马逊的GPU有点慢微软的Azure或谷歌的Google引擎在使用TensorFlow时有很容易使用的GPU吗？在相关的神经网

浏览 0提问于2016-07-11得票数 4

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如果我用CUDA训练神经网络，我需要用CUDA运行输出的算法吗？

machine-learning、tensorflow、theano、theano-cuda

假设我使用CUDA来训练一个对象跟踪程序。然后，我可以将该程序放在另一台没有强大gpu的计算机上，然后运行对象跟踪程序吗？或者需要gpu支持才能运行和训练输出的算法？

浏览 19提问于2017-01-19得票数 0

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在云中调度GPU以训练深度学习模型

google-cloud-platform、deep-learning、cloud

有些人拥有自己的云VM实例来完成他们的任务。目前，当我们想要训练我们的深度学习模型时，我们可以附加GPU。但我一次只能使用1-2个GPU。因此，我想构建一个调度机制，一旦GPU空闲，它就会开始训练我的模型。我们怎样才能做到同样的事情呢？一种解决方案可能是创建一个连接了GPU的VM实例，然后我们从其他实例向该实例发送请求，以安排我的作业。

浏览 40提问于2020-02-25得票数 0

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如何在google引擎的计算引擎实例中添加GPU作为免费层？

google-cloud-platform、google-compute-engine

我尝试使用谷歌机器学习引擎来训练我的tensorflow模型。我想使用免费层。有没有办法在自由层中使用GPU？

浏览 3提问于2018-01-11得票数 2

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利用附加信息破解WPA密码的可能性

passwords、wpa2

如果您知道某个WPA2 CCMP加密网络使用的密码是16个字符，只有数字和大写字母(ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890)，并且有来自该网络的握手，那么这能在合理的时间内破解密码吗？我知道这取决于所使用的硬件类型，但一般来说，这些信息能给您带来多大的优势？

浏览 0提问于2017-01-26得票数 0

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Ubuntn安装？

linux、ubuntu、深度学习

您好，电脑上没有GPU想跑深度学习的实验（在租用平台上租GPU）是在虚拟机中安装Ubuntu还是使用双系统呢？

浏览 251提问于2021-03-04

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将google计算引擎用于tensorflow项目

tensorflow、google-compute-engine、google-cloud-ml

谷歌为谷歌云提供300美元的免费试用注册。我想利用这个机会使用tensorflow进行一些项目。但与AWS不同的是，我无法在web上找到有关如何配置google计算引擎的太多信息。我已经查看了google cloud文档，虽然它们很清楚，但它们确实没有给出任何关于使用哪种GPU的建议，或者在我试图创建VM实例时，我看不到任何GPU实例。

浏览 1提问于2016-12-01得票数 1

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当文件到达云存储时触发云ml上的培训任务

google-cloud-platform、google-cloud-functions、google-kubernetes-engine

我正在尝试建立一个应用程序，用户可以上传一个文件到云存储。然后，这将触发一个模型训练过程(以及稍后的预测)。起初，我想我可以使用云函数/pubsub和cloudml来实现这一点，但是云函数似乎无法触发cloudml所需的gsutil命令。我唯一的选择是启用composer并将GPU附加到kubernetes节点，并创建一个云函数来触发一个dag来用GPU启动节点上的结束符并用数据挂载存储桶？似乎有点过分，但我现在想不出另一种方法了。

浏览 4提问于2020-06-15得票数 1

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适合重型图像和视频处理的膝上型计算机

machine-learning、neural-network、deep-learning、yolo

我正在寻找一个兼容的笔记本电脑，其中有一个快速GPU支持笔记本电脑。库达启用的NVIDIA GPU与良好的TFOPS将是一个完美的选择。而且，它必须有SSD。惠普，戴尔，微软，宏碁。你有什么建议吗？哪种GPU-Nvidia适合这种编程？

浏览 0提问于2018-07-23得票数 0

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keras培训问题

python-3.x、keras、sentiment-analysis

我正在尝试训练我的lstm模型来进行情感分析，但是在显示了以下输出之后，程序根本没有继续： F:\Softwares\Anaconda\lib\site-packages\h5py\__init__.py现在，代码只使用该培训和测试文本数据来训练lstm模型。

浏览 0提问于2018-12-08得票数 0

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无法在Google中创建项目

google-cloud-platform、google-compute-engine、cloud、google

我正在创建谷歌云的第一个项目。但是，由于以下错误，我似乎无法继续：📷我的目标是在GPU上训练一个PyTorch网络。就这样!

浏览 0提问于2022-09-27得票数 0

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为什么我在云上训练的Google automl视觉比在边缘上训练的要好得多

google-vision、google-cloud-automl、automl

我是Google Vision的新手，我刚刚尝试了一个数据集进行训练。我第一次在边缘上训练它，另一次是在云托管上。在这两种情况下，我都使用了每小时建议的节点数。我的模型在边缘上比在云上要差得多。它们不都是在云中训练的吗，应该有相同的结果？我认为唯一的不同之处在于，在边缘上可以导出模型。我使用了一种图像分类的问候

浏览 2提问于2020-01-24得票数 1

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