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用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

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。...各家主要的云厂商都提供了GPU计算资源的按需租用服务。但比较推荐的是Floydhub和国内的极客云这两个深度学习云平台。...由于国内防火墙的原因，Colab要搭建梯子后才能够访问使用。而Kaggle kernel除了在注册时获取验证码和上传数据集时需要短暂连接国外网站外，此后无需梯子也可以正常使用。...当存在可用的GPU时，如果不特意指定device，keras的后端tensorflow（GPU版本）会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个

3.5K31
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输入示例，自动生成代码：TensorFlow官方工具TF-Coder已开源

2003.09040.pdf 用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑数学正确性。...TF-Coder：通过示例进行 TensorFlow 编程 假如你想将包含 M 个元素的向量（下例中指‘rows’）和包含 N 个元素的向量（下例中指‘cols’）依次进行相加，生成一个包含所有成对和的...[0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] 注意...counts 和 tf.reduce_sum(counts, axis=1) 都是 tf.int32 张量。tf.int32 张量可以被除吗？是否需要先将其转换为 float 数据类型？...尽可能让示例无歧义会有所帮助，这一般可以通过向输入和输出张量添加更多数值来实现。

1.2K20

利用云计算资源进行深度学习（实作1）：天边有朵GPU云

Colab允许任何人通过浏览器编写和执行任意的python代码，特别适合于机器学习、数据分析和教育。...我们在这里也就是演示一下，告诉大家一个利用GPU云计算资源的方法。 使用Colab Pro，您可以优先访问最快的gpu。...例如，在大多数使用标准Colab的用户接收较慢的K80 GPU时，您可能会收到一个T4或P100 GPU。你可以看到什么GPU你被分配在任何时候执行以下单元。...，然后点击“新建笔记本” 试着打一个最简单的代码： 看上去蛮好的 我按照Kev老师的教程，输入他的一段测试代码，来检测到底分配给我的是哪个GPU卡（点击阅读原文可以直接在教程里copy代码） 注意到没...赶紧选择成GPU，注意一定要保存！ 右上角会显示一个状态， 等变成“已链接”后，立刻重新运行程序： 居然给我分配一个NVIDIA T4 GPU！ 好了，今天实践到这里。

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Colab提供了免费TPU，机器之心帮你试了试

免费 TPU 首先我们需要确保 Colab 笔记本中运行时类型选择的是 TPU，同时分配了 TPU 资源。...因此依次选择菜单栏中的「runtime」和「change runtime type」就能弹出以下对话框： ? 为了确保 Colab 给我们分配了 TPU 计算资源，我们可以运行以下测试代码。...如果输出 ERROR 项，则表示目前的运行时并没有调整到 TPU，如果输出 TPU 地址及 TPU 设备列表，则表示 Colab 已经为我们分配了 TPU 计算资源。...如果查看以下测试代码的正常输出，Colab 会为「TPU 运行时」分配 CPU 和 TPU，其中分配的 TPU 工作站有八个核心，因此在后面配置的 TPU 策略会选择 8 条并行 shards。...注意两个模型的超参数，如学习率、批量大小和 Epoch 数量等都设置为相同的数值，且损失函数和最优化器等也采用相同的方法。

2.2K30

为深度学习选择最好的GPU

在Nvidia自己的博客上已经总结了CPU和GPU的主要区别: 张量处理单元(TPU) 随着人工智能和机器/深度学习的发展，现在已经有了更专门的处理核心，称为张量核（Tensor cores）。...在执行张量/矩阵计算时，它们更快更有效。因为我们在机器/深度学习中所处理的数据类型就是张量。 虽然有专用的tpu，但一些最新的GPU也包括许多张量核，我们会在后面总结。...GPU也是自动分配的，所以你不能选择你想要的确切的GPU（你也可以每月9.9刀弄个Colab Pro，我个人觉得要比低预算好很多，但是要求有梯子，$49.99的Colab Pro+有点贵，不建议）。...在写本文时，通过Colab可以获得以下GPU: 在前面也提到了，K80有24GB的RAM和4992个CUDA核心，它基本上是两个K40卡连在一起。...这意味着当你在Colab中使用K80时，你实际上可以访问一半的卡，所以也就是只有12GB和2496个CUDA内核。 总结 最后现在4090还是处于耍猴的状态，基本上要抢购或者加价找黄牛。

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为深度学习选择最好的GPU

在Nvidia自己的博客上已经总结了CPU和GPU的主要区别: 张量处理单元(TPU) 随着人工智能和机器/深度学习的发展，现在已经有了更专门的处理核心，称为张量核（Tensor cores）。...在执行张量/矩阵计算时，它们更快更有效。因为我们在机器/深度学习中所处理的数据类型就是张量。 虽然有专用的tpu，但一些最新的GPU也包括许多张量核，我们会在后面总结。...GPU也是自动分配的，所以你不能选择你想要的确切的GPU（你也可以每月9.9刀弄个Colab Pro，我个人觉得要比低预算好很多，$49.99的Colab Pro+有点贵，不建议）。...在写本文时，通过Colab可以获得以下GPU: 在前面也提到了，K80有24GB的RAM和4992个CUDA核心，它基本上是两个K40卡连在一起。...这意味着当你在Colab中使用K80时，你实际上可以访问一半的卡，所以也就是只有12GB和2496个CUDA内核。

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Linux系统之 OOM 解析

为此，内存分配策略克服了这一限制，并且其中最有名的就是引入： 虚拟内存(Virtual Memory)。通过在多个竞争的进程之间共享虚拟内存，虚拟内存得以让系统有更多的内存，以方便维护系统资源的分配。...二者是借助 Slab分配器，直接分配物理页再转换为逻辑地址（物理地址连续）。适合分配小段内存。此区域 包含了内核镜像、物理页框表mem_map 等资源。...、数据段、共享内存、已经申请的堆内存和已经换出的内存等，已经申请的内存，即使还未分配物理内存，也算做虚拟内存 2、RSS: 常驻内存，是进程实际使用的物理内存，不包括 Swap 和共享内存...它是如何产生的？OOM，全称为 “Out Of Memory”，即 内存溢出。OOM Killer 是 Linux 自我保护的方式，防止内存不足时出现严重问题。...points : 1; } 通过对 Badness Score 计算函数的分析，我们可以发现 OOM Killer 是基于 RSS 即常驻的物理内存来选择进程进行 Kill 操作， 从而释放相关内存以进行系统自我保护

2.7K30

手把手教你完成句子分类，最好上手的BERT初级使用指南

注意，实际上sklearn在划分训练集和测试集前会先打乱数据顺序，而非直接选择数据集的前75%作为切分点。 然后使用训练集训练逻辑回归模型。 ? 如何计算单一预测结果？...代码 在本节中，我们将重点介绍用于训练此句子分类模型的代码。包含所有这些代码的ipython notebook可以在colab和github上找到。...请注意，此处的操作与上面的示例有些不同。上面的示例仅进行了一个句子的分词。...在这里，我们将分批处理所有句子的分词（考虑到资源问题，ipython notebook文件中只处理了一小部分数据，约2000个）。...解析BERT输出张量 让我们解析这个3维输出张量，先看其维度： ? 句子的处理流程 数据集中的每一个句子就是一行，下图概括了第一个句子的处理过程： ?

4.2K20

使用单GPU训练模型

当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶颈时，我们通常的方法是应用GPU或者Google的TPU来进行加速。...GPU和使用TPU训练模型的方法。...当存在可用的GPU时，如果不特意指定device，tensorflow会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...GPU的部分资源），我们通常会在开头增加以下几行代码以控制每个任务使用的GPU编号和显存大小，以便其他同学也能够同时训练模型。

1.1K10

程序OOM后，还能正常访问吗？

其实发生OOM的线程一般情况下会死亡（注意是发生oom的线程），也就是会被终结掉，该线程持有的对象占用的heap都会被gc了，释放内存。...之所以会发生这种情况，是因为Linux内核在给某个进程分配内存时，会比进程申请的内存多分配一些....它是如何产生的？OOM，全称为 “Out Of Memory”，即内存溢出。OOM Killer 是 Linux 自我保护的方式，防止内存不足时出现严重问题。...因而程序就算出现了oom，但是还未达到整机内存无法分配时，是不会触发oom killer的。这个可以从系统日志也可以看到并没有oom killer相关的日志输出。...只有当系统中的物理内存和交换区都满了，系统无法为任何一个线程分配一个足够内存空间时，才会触发oom killer（仅限于linux系统，windows是没有oom killer机制的）进行bad进程的挑选

2000

谷歌Colab也搞“超级会员”，普通会员云GPU被降级，想用高端得加钱

大伙儿都知道，前段时间Colab上线了一个50美元/月（约325元/月）的“超级会员”Pro+，和10美元/月的“普通会员”Pro相比，Pro+能优先用上V100和P100 GPU。...现在，有Reddit网友发现，以前总能抢到V100和P100的Pro会员，甚至可能被分配到T4。 △图源：Reddit 要知道，Tesla T4可是Colab免费玩家也能“碰运气”获得的算力！...在V100刚出来的时候，Pro会员基本都能用上，Colab也一度被认为是“真香”的云计算资源。...Colab还香不香？ 除了Colab以外，现阶段确实还有不少免费的GPU资源提供。...例如，Kaggle每周提供30小时的TPU资源，以及至少30小时的GPU资源； 又例如，AI Studio每天免费提供8张算力卡，具体消耗情况来看，16GB显存每小时消耗0.5张；32GB显存每小时消耗

1.8K20

Colab搞了个大会员，每月50刀训练不掉线，10刀会员：我卑微了？

需要注意的是，Pro + 在介绍界面明确写着「优先使用更快的 GPU 和 TPU 意味着等待代码运行的时间更短」。上面多了一个优先级，Pro 用户接下来的使用体验可能就没那么丝滑了。...免费版 Colab 不提供高内存偏好设置，也很少向用户自动分配高内存虚拟机。 什么是「后台执行」？...如果用户没有订阅付费服务，则不能依赖于后台执行功能，当用户互动停止时，执行就会中断，接着系统很快就会删除虚拟机。 为什么 Colab Pro 或 Pro+ 不能就资源供应做出保证？...Colab Pro 和 Pro+ 中的资源会优先提供给最近资源用量较少的订阅者，以防少数用户独占有限的资源。...为充分利用 Colab Pro 和 Pro+，请在完成工作后关闭 Colab 标签页，并在没有实际需求时避免选用 GPU 或额外内存。

2K20

Kubernetes 触发 OOMKilled(内存杀手)如何排除故障

OOMKiller 是一种最后的手段机制，仅在系统面临内存不足的危险时才调用。虽然它可以帮助防止系统因内存耗尽而崩溃，但重要的是要注意，终止进程可能导致数据丢失和系统不稳定。...因此，建议配置系统以避免 OOM 情况，例如，通过监视内存使用情况、设置资源限制和优化应用程序中的内存使用情况。 可以通过调整内核参数来修改 ，OOM 是否自动触发。...Pod中的所有容器对所有资源类型都定义了 Limits和Requests，并且所有容器的Limits值都和Requests值全部相等(且都不为0)，那么该Pod的QoS级别就是Guaranteed Guaranteed...您还可以调整在过度使用的节点上运行的 Pod 的内存限制，以便它们适合可用边界，请注意，您还应该注意内存请求设置，该设置指定了 Pod 应使用的最小内存量。...此外，请考虑增加分配给 Pod 的内存资源，或使用水平 Pod 自动缩放来扩展 Pod 数量，以响应增加的工作负载需求。

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Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

新智元报道 来源: Colab 编辑：鹏飞 【新智元导读】本文是由Keras之父编写的TensorFlow 2.0 + Keras教程。...作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。...尽管Keras的生产率很高且易于使用，但对于研究用例通常缺乏灵活性。 随着TensorFlow迈入2.0时代，相比上一代进行了非常大的改动。...第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?

1.3K30

使用tensorflow进行音乐类型的分类

核技巧通过将数据投影到高维空间来定义非线性边界 kNN根据k个最近的训练样本的多数票分配一个标签 naivebayes根据特征预测不同类的概率。...我们根据输入的类型建立了不同的模型。对于原始音频，每个示例是一个30秒的音频样本，或者大约130万个数据点。这些浮点值(正或负)表示在某一时刻的波位移。为了管理计算资源，只能使用不到1%的数据。...这很可能使我们的方法能够隔离更多的模式，并大大提高性能 在我们的搜索功能时请多加注意：FreeMusicChive包含一系列功能。...当我们使用这些特性而不是我们自己的特性时，我们确实看到了性能的提高，这使我们相信我们可以希望通过领域知识和扩展的特征集获得更好的结果 ?...其思想是在文件名列表上循环，在管道中应用一系列操作，这些操作返回批处理数据集，其中包含一个特征张量和一个标签张量。

2.4K20

Kubernetes 触发 OOMKilled(内存杀手)如何排除故障 | 技术创作特训营第一期

OOMKiller 是一种最后的手段机制，仅在系统面临内存不足的危险时才调用。虽然它可以帮助防止系统因内存耗尽而崩溃，但重要的是要注意，终止进程可能导致数据丢失和系统不稳定。...因此，建议配置系统以避免 OOM 情况，例如，通过监视内存使用情况、设置资源限制和优化应用程序中的内存使用情况。 可以通过调整内核参数来修改 ，OOM 是否自动触发。...内核本身和PID1 (sysemd)是免疫的OOM杀手。...中的所有容器对所有资源类型都定义了 Limits和Requests，并且所有容器的Limits值都和Requests值全部相等(且都不为0)，那么该Pod的QoS级别就是Guaranteed Guaranteed...此外，请考虑增加分配给 Pod 的内存资源，或使用水平 Pod 自动缩放来扩展 Pod 数量，以响应增加的工作负载需求。

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Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

---- 新智元报道 来源: Colab 编辑：鹏飞 【新智元导读】本文是由Keras之父编写的TensorFlow 2.0 + Keras教程。...作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。...尽管Keras的生产率很高且易于使用，但对于研究用例通常缺乏灵活性。 随着TensorFlow迈入2.0时代，相比上一代进行了非常大的改动。...第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。 教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。...创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?

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深度学习GPU最全对比，到底谁才是性价比之王？ | 选购指南

让GPU执行不同的任务，最佳选择也随之变化，用于计算机视觉和做NLP就不太一样。 而且，用云端TPU、GPU行不行？和本地GPU在处理任务时应该如何分配，才能更省钱？...在说清楚哪个GPU参数对速度尤为重要之前，先看看两个最重要的张量运算：矩阵乘法和卷积。 举个栗子?，以运算矩阵乘法A×B=C为例，将A、B复制到显存上比直接计算A×B更耗费资源。...需要特别注意，如果想借助张量核心的优势，一定要用16位的数据和权重，避免使用RTX显卡进行32位运算！ 下面Tim总结了一张GPU和TPU的标准性能数据，值越高代表性能越好。...所需显存与16位训练 GPU的显存对某些应用至关重要，比如常见的计算机视觉、机器翻译和一部分NLP应用。可能你认为RTX 2070具有成本效益，但需要注意其显存很小，只有8 GB。...总而言之，目前TPU最适合用于训练CNN或大型Transformer，并且应该补充其他计算资源而不是主要的深度学习资源。

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