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Keras多GPU训练

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。

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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

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。

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    如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

    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。

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    如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

    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。

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    分布式入门，怎样用PyTorch实现多GPU分布式训练

    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。

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    在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

    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。

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    使用 TensorFlow 进行分布式训练

    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。

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    深度测评腾讯云 HAI 智算服务：高性能 AI 计算的新标杆

    6.1 多 GPU 分布式训练：GPT 模型的高效微调 场景背景 基于 GPT 模型的文本生成任务（如对话生成、内容创作），需要在大规模数据集上进行微调。...单 GPU 显存往往不足以支持完整的训练流程，而分布式训练能够显著提高效率。 数据准备与环境配置 选择 2 个 V100 GPU 实例，在 HAI 环境中搭建分布式训练环境。...model_engine.backward(loss) model_engine.step() 优势分析 高效利用多 GPU：DeepSpeed 自动分配任务到多块 GPU，优化显存和计算资源...性能提升：相较单 GPU，分布式训练将任务完成时间缩短约 70%。 6.2 多模态学习：图文匹配任务 场景背景 在电商平台或社交媒体中，图文匹配任务是一个重要的应用场景。...七、总结与展望 通过一系列测试用例可以看出，腾讯云 HAI 智算服务在高性能计算场景中表现优异，其核心优势包括： 高性能与灵活性：支持多 GPU 分布式训练、大模型微调及实时推理。

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    深度测评腾讯云 HAI 智算服务：高性能 AI 计算的新标杆

    6.1 多 GPU 分布式训练：GPT 模型的高效微调场景背景基于 GPT 模型的文本生成任务（如对话生成、内容创作），需要在大规模数据集上进行微调。...单 GPU 显存往往不足以支持完整的训练流程，而分布式训练能够显著提高效率。数据准备与环境配置选择 2 个 V100 GPU 实例，在 HAI 环境中搭建分布式训练环境。...model_engine.backward(loss) model_engine.step()优势分析高效利用多 GPU：DeepSpeed 自动分配任务到多块 GPU，优化显存和计算资源...性能提升：相较单 GPU，分布式训练将任务完成时间缩短约 70%。6.2 多模态学习：图文匹配任务场景背景在电商平台或社交媒体中，图文匹配任务是一个重要的应用场景。...七、总结与展望通过一系列测试用例可以看出，腾讯云 HAI 智算服务在高性能计算场景中表现优异，其核心优势包括：高性能与灵活性：支持多 GPU 分布式训练、大模型微调及实时推理。

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    聊一聊深度学习分布式训练

    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。

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    keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量（GPUCPU使用）

    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。

    4.2K30

    『深度应用』一小时教你上手训练MaskRCNN·Keras开源实战（Windows&Linux）

    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=

    2.2K20

    Tensorflow笔记：高级封装——tf.Estimator

    （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。

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    ·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

    ，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

    1.8K20

    【AI大模型】分布式训练：深入探索与实践优化

    示例一：TensorFlow中的数据并行训练 在TensorFlow中，使用MirroredStrategy可以轻松实现单机多GPU的数据并行训练。...with strategy.scope(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation...='relu', input_shape=(784,)), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10)...# 包装模型以进行分布式训练 model = hvd.DistributedDataParallel(model, device_ids=[hvd.local_rank()]) # 优化器也需要包装以支持分布式训练...以下是一个概念性的示例，说明如何在理论上进行模型并行： # 注意：这不是一个可直接运行的代码示例，而是用于说明概念 # 假设我们将模型分为两部分，每部分运行在不同的GPU上 # 需要自定义一个策略来管理这种分割

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    Pytorch分布式训练

    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

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