1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数 下面程序段即可实现一个或多个GPU加速： 注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils...import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19 if G <= 1: print("[INFO...) model = multi_gpu_model(model1, gpus=G) 2.指定使用某个GPU 首先在终端查看主机中GPU编号： watch -n -9 nvidia-smi...显示主机中只有一块GPU，编号为0 2.1 下面方法是直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py # 表示运行...以上这篇keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。 多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...GPU来跑： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3,5" 使用命令“nvidia-smi”可以查看各GPU的使用情况和序号，上面代码就是指定用序号为...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。 这样就能够成功使用多GPU训练啦。
一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。...) 具体来说，该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。...返回 一个 Keras Model 实例，它可以像初始 model 参数一样使用，但它将工作负载分布在多个 GPU 上。...([encoded_a, encoded_b], axis=-1) 三、分布式运行 keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的...import backend as K K.set_session(sess) 以上这篇keras 多gpu并行运行案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py "gpu" 可能需要根据你的设备标识符（例如gpu0，gpu1等）进行更改...' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...这里是一个快速的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。
然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。 如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...(model, gpus=G) Keras中创建一个多GPU模型需要一些额外的代码，但不多！...首先，您将在第6行注意到我们已指定使用CPU（而不是GPU）作为网络上下文。 为什么我们需要CPU？ CPU负责处理任何开销（例如在GPU内存上移动和移动训练图像），而GPU本身则负担繁重。...使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》实现的，它可以在消费级 GPU...不过原有模型是基于 Torch 实现的，现在，来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示：基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。...Keras 的创造者 François Chollet 表示：它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用，它还可以开箱即用地进行多 GPU 推理。...Chollet 还表示，除了GPU外，它还可以开箱即用地进行 TPU 推理：只需获取一个 TPU VM 并将 TPU strategy scope 添加到代码中。
具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。...具有特别多参数的模型会受益于这种并行策略，因为这类模型需要很高的内存占用，很难适应到单个系统。...它使用了一个参数来指定使用哪个后端（backend）。因为我们完全使用 MPI，所以在我们的例子中 backend='mpi'。也有其他的后端（例如 TCP、Gloo、NCCL）。...它们在 -hosts 中被指定的顺序用于分配数值。...因此，对于分布式环境，为了与非分布式环境相比有显著的优势，我们需要满足： ? 我们可以调整影响上述不等式的三个因子，从分布式算法中得到更多的好处。
分布式训练作业使您能够克服单GPU内存瓶颈，通过同时利用多个GPU来开发更大，功能更强大的模型。...使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...请注意，此代码仅适用于在一台多GPU机器上进行训练！同一台机器用于启动作业中的每个流程，因此训练只能利用连接到该特定机器的GPU。...✨ model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank]) 这一步时必须的也是最后一步，如果你做完了恭喜你，你的模型现在可以在分布式数据并行模式下训练...尽管如此，如果你不想花费额外的时间和精力邮箱使用多GPU训练，DataParallel实可以考虑的。
在 Colab 中，您无需为其指定任何参数。 如果要将其用于 Cloud TPU，您必须： 在 tpu 参数中指定 TPU 资源的名称。 在程序开始时显式地初始化 TPU 系统。...它实现了跨多个工作进程的同步分布式训练（多机多卡分布式版本），而每个工作进程可能有多个 GPU。...GPU 训练相比，多工作进程训练的一个主要差异是多工作进程的设置。...2.6.1 默认策略 默认策略（Default Strategy）是一种分布式策略，当作用域内没有显式指定分布策略时就会使用此策略。...但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。此外，通过 OneDeviceStrategy.run 调用的任何函数也会被放在指定设备上。
1.4 物理架构 物理架构主要是“GPU”架构，就是常说的(单机单卡、单机多卡、多机单卡、多机多卡) 单机单卡：常规操作 单机多卡：利用一台GPU上的多块GPU进行分布式训练。数据并行和模型并行皆可。...这种情况下基于Reduce的架构比PS架构更合适一些，因为不需要一个显式的PS，通过进程内的Reduce即可完成梯度同步。...NCCL是NVIDIA针对GPU设计的一种规约库，可以实现多GPU间的直接数据同步，避免内存和显存的，CPU和GPU间的数据拷贝成本。...ParameterServerStrategy：经典的PS架构，多机多卡、数据并行、同步/异步更新 使用Estimator+Strategy 实现分布式训练[3]，参考代码 第三种方式 Keras +...主要是利用keras的高级API，配合Strategy实现多模式的分布式训练。 后两种方法都需要传入TF_CONFIG参数，没有就是单机的训练方式。Strategy会自动读取环境变量并应用相关信息。
Batch size = GPU_COUNT * IMAGES_PER_GPU GPU_COUNT = 1 IMAGES_PER_GPU = 1 config = InferenceConfig() config.display...Batch size = GPU_COUNT * IMAGES_PER_GPU GPU_COUNT = 1 IMAGES_PER_GPU = 1 config = InferenceConfig() config.display...: 找不到指定的模块。...conda install会帮你把需要的依赖一起安装好，而pip install只会帮你装一个你指定的包。...网上试了很多方法，有说要加use的，但是我试了都没用 import matplotlib matplotlib.use(‘Qt5Agg’)#必须显式指明matplotlib的后端 import matplotlib.pyplot
于是乎有以下五种情况： 1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 ---- 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano...来源：Tensorflow 学习笔记（七） ———— 多GPU操作 ---- 三、指定GPU + 固定显存 上述两个连一起用就行： import os import tensorflow as tf os.environ...---- 六 tf.keras使用多GPU DistributionStrategy API是构建多设备/机器训练的简单方式，开发者只需要在现有模型上做少量的修改，就可以用它们进行分布式训练。...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型） 目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...模型迁移到多GPU上运行只需要上面这些代码，它会自动切分输入、在每个设备（GPU）上复制层和变量、合并和更新梯度。
（在这里其实是支持通过tf.keras来构造网络结构，关于tf.keras的用法我在《Tensorflow笔记：高级封装——Keras》中有详细介绍） Part3：predict任务部分。...分布式训练 对于单机单卡和单机多卡的情况，可以通过tf.device('/gpu:0')来手动控制，这里介绍一下在多机分布式情况下Estimator如何进行分布式训练。...tf.Estimator中需要指定一个chief机器，ps机也只是在特定的策略下才需要指定（这一点下文介绍）。...实际上可以声明不同的strategy，来实现不同的并行策略： tf.distribute.MirroredStrategy：单机多卡情况，每一个GPU都保存变量副本。...tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy：单机多卡情况，GPU不保存变量副本，变量都保存在CPU上。
MS COCO的培训代码 MS COCO的预训练重量 Jupyter笔记本可以在每一步都可视化检测管道 ParallelModel类用于多GPU培训 评估MS COCO指标（AP） 您自己的数据集培训示例...使用演示 用安装Mask RCNN的python环境打开 jupyter notebook，命令行，或shell运行： jupyter notebook 指定jupyter notebook默认路径，便于打开项目工程可以参考这个博客...训练模型 我训练了samples/shapes/train_shapes.ipynb例子，并成功调用了多GPU，如果大家遇到问题可以看我下面的解决方法。。...本人测试了samples/shapes/train_shapes.ipynb，单GPU训练基本都没有问题，使用多GPU运行时可能会出现这个问题： Keras object has no attribute...'_is_graph_network' 解决方法： 降级Keras到2.1.6可以解决这个问题 pip install keras==2.1.6 加速安装 pip install keras=
，MXNet与PyTorch需要手动编程去指定数据与运算的Device，这里不讨论这些方法之间的优劣，选择适合自己的就好了），默认充满GPU所有显存。...GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用GPU进行新的任务时，就可以并行运行了 如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。...&Keras运行一个运算任务时会占据所有显存，其实有时并没有用到那么多。...will process 32 samples. parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 数据并行利用多块GPU同时训练多个batch数据...分布式 keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的TensorFlow会话上： server = tf.train.Server.create_local_server
iterable Dataset 在分布式训练 在分布式时训练中数据并行的时，每块GPU都有一个独立的model和独立的进程(DDP模式)去训练完整数据的子集，在Pytorch中的DDP模式是通过DistributedSampler...# 默认使用所有可见的 GPU if device_ids is None: device_ids = _get_all_device_indices()...backend torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端 CPU的分布式训练选择GLOO, GPU的分布式训练就用NCCL即可 init_method 显式指定init_method，...可以是TCP连接、File共享文件系统、ENV环境变量三种方式 显式指定store，同时指定world_size 和 rank参数。...这样在分布式训练的时候，只需要给Dataloader指定DistributedSampler即可，简单示例如下： sampler = DistributedSampler(dataset) loader
通过更新几行代码，Keras 开发人员可以使用 MXNet 的多 GPU 分布式训练功能来提高训练速度。保存 MXNet 模型是该发行版本一个极具价值的功能。...用 Keras 2 和 MXNet 做分布式训练 本文介绍如何安装 Keras-MXNet 并演示如何训练 CNN 和 RNN。...要利用多 GPU 训练示例，请启动一个 p3.8xlarge 或类似的多 GPU 实例类型。 想要自己安装依赖来运行 CUDA，Keras，MXNet 和其他框架（比如 TensorFlow）？...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放， 这将显示在训练速度的条形图中...多 GPU 训练 https://github.com/awslabs/keras-apache-mxnet/blob/master/docs/mxnet_backend/multi_gpu_training.md
使用 DDP(model, device_ids=device_ids) 创建 DistributedDataParalle 模型。 为数据集创建分布式 Sampler。...DDP 也适用于多 GPU 模型。DDP 在使用大数据训练大模型时候特别有用。...torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() 支持多个通过网络互联的机器，用户必须为每个进程显式启动一个主训练脚本。...如果是单节点多GPU，将会在单个GPU上运行一个分布式进程，据称可以非常好地改进单节点训练性能。 如果用于多节点分布式训练，则通过在每个节点上产生多个进程来获得更好的多节点分布式训练性能。...这使得 DDP 应用程序能够拥有与 GPU 一样多的并行读取流，并且在现实中也提供了 I/O 和计算成本之间的良好平衡。
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