() 这会创建一个 MirroredStrategy 实例,该实例使用所有对 TensorFlow 可见的 GPU,并使用 NCCL 进行跨设备通信。...如果您只想使用机器上的部分 GPU,您可以这样做: mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu...MirroredStrategy,因此我们可以在有多个 GPU 的机器上运行。...MirroredStrategy 负责将模型的训练复制到可用的 GPU 上,以及聚合梯度等。...例如,如果对 2 个 GPU 使用 MirroredStrategy,大小为 10 的每个批次将被均分到 2 个 GPU 中,每个 GPU 每步会接收 5 个输入样本。
手动装置放置 如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行,而不是自动选择with tf.device 的设备,则可以使用创建设备上下文,使该上下文中的所有操作具有相同的设备分配。...这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使用设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下,该过程仅需要分配可用存储器的一个子集,或只是根据该过程需要增加内存使用量。...请注意,我们不释放内存,因为这可能会导致更糟糕的内存碎片。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量,这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU,则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...print(sess.run(c)) 使用多个GPU 如果您想在多个GPU上运行TensorFlow,您可以以多塔方式构建您的模型,其中每个塔分配给不同的GPU。
我们的实验硬件环境配置为:GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。...腾讯云的GPU产品计算型GN7,使用在gpu上的效果不错,代码运行速率高,基本上各项功能都非常好,所以我觉得非常适合来做这项工作。...总之,gpu效能很不错。
查看机器 GPU 的信息: nvidia-smi 持续更新查看: nvidia-smi -l 其他方式如下: import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
只能使用支持 cuda 的 nvidia 显卡,其他不行 docker run https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints.../#gpu --gpus all docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi docker...compose https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ services: test: image: nvidia/cuda:12.3.1...devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu
所以很多客户选择在 Kubernetes 中使用 GPU 运行 AI 计算任务。 Kubernetes 提供 device plugin 机制,可以让节点发现和上报设备资源,供 Pod 使用。...但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...随着 AI 业务的不断精进,客户已不再仅满足于“能使用 Kubernetes GPU 资源”。...对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...我们希望依赖 Elastic GPU 框架,最终可以为客户提供 Kubernetes 开箱即用使用 GPU 资源的能力。
使用这一流程进行训练有一个很大的问题: 即使机器上有多块GPU,在默认配置下,它只能使用一块GPU,无法充分利用GPU的算力。...在一台有8块P40的机器上,使用tensorflow1.15和python3运行run_classifier.py,在开始训练后,如果执行nvidia-smi命令查看GPU的使用情况,会得到这样的结果:...直接加入MirroredStrategy(失败) 对于tf.estimator,常见的多卡分布式方案是使用tf.distribute.MirroredStrategy。...改用普通Estimator和MirroredStrategy (失败) 由于我们是在GPU机器上训练,不使用TPU,因此我们尝试将TPUEstimator改为普通tf.estimator.Estimator...以前面CoLA数据集的实验为例,当使用8块P40GPU并行训练时,在执行训练命令大约3-4分钟后,实际的训练才开始。因此,是否使用多卡并行训练需要考虑训练量的大小。
单机多卡 MirroredStrategy 2. 多机训练 MultiWorkerMirroredStrategy 3. TPU 张量处理单元 学习于:简单粗暴 TensorFlow 2 1....单机多卡 MirroredStrategy # 分布式训练 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 1 单机多卡 MirroredStrategy...strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 指定设备 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices...=['/gpu:0']) # ------------------------------------------------ num_epochs = 5 batch_size_per_replica...tfds.Split.TRAIN, as_supervised=True) dataset = dataset.map(resize).shuffle(1024).batch(batch_size) # 使用策略
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754 keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存。...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...· GitHub) 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况,可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...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...MirroredStrategy进行多GPU训练,代码非常简单: distribution = tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() model.compile
这是个很严峻的问题,每次跑代码,内存就炸了,gpu还没开始用呢,看一些博客上是这样说的: 方法一: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是,我试了一下,不太ok。...方法二: 卸载cpu版本的tensorflow,重新安装gpu版本的 好不容易装上的,如果可以用其他的方法,那么我还是想试一下的。...方法三: 正在探讨中,找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是,你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu: 我引用一下,原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
设计&思路 1.1 主要逻辑 1.2 使用 1.3 分析思路 2. 定义 2.1 MirroredStrategy 2.2 MirroredExtended 3....其主要逻辑如下: MirroredStrategy 策略自动使用所有能被 TensorFlow 发现的 GPU 来做分布式训练,如果用户只想使用部分 GPU,则需要通过 devices 参数来指定使用哪些设备...在训练开始前,MirroredStrategy 策略把一份完整的模型副本复制到所有 N 个计算设备(GPU)上。...,然后使用梯度求和的结果来更新各个 GPU 的本地变量。...图 1 MirroredStrategy 策略机制 1.2 使用 具体使用代码如下,代码之中夹杂这打印出来运行时候的具体变量。
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU,在demo_code.py...,机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“,不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存...1])) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) y = tf.matmul(W, x_data) + b 这种方式不推荐
单GPU训练,多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。...Pytorch中使用GPU加速模型非常简单,只要将模型和数据移动到GPU上。核心代码只有以下几行。 # 定义模型 ......如果要使用多个GPU训练模型,也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后,会在每一个GPU上拷贝一个副本,并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。...GPU范例 下面演示使用torchkeras来应用GPU训练模型的方法。...如果在单GPU的机器上跑,也能跑通,但是实际上使用的是单个GPU。
它跟踪当前选定的GPU,默认情况下,用户分配的所有CUDA张量都将在该设备上创建。用户可以使用 torch.cuda.device 来修改所选设备。...设备代码(Device Code):在GPU上执行的部份,使用 NVIDIA NVCC 编译器来编译。大致可以认为 CUDA C工作对象是GPU及GPU上内存(也叫设备内存)。...由示例代码可以知道,只要调用了 cuda 函数把模型移动到 GPU 之上,我们就可以使用 CUDA global 核函数在GPU上进行并行运算。...进行前向操作,假设只有一个operator,就是 op1,使用 device='GPU' 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。...进行损失函数运算,假设只有一个 operator,就是 op2,此时损失函数的参数都在GPU之上,所以使用 device= 'GPU' 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。
禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066...GPU ?...简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto...(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时...以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)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。
转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]指定GPU不生效问题解释:就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后,后面使用起来仍然是cuda0....解决:在最开头就使用import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2" # xxxxxx其它代码不过需要注意的是,这样设置之后,GPU的编号会变GPU...编号不一致问题解释:torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样解决:指定编号方式import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER
如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三,训练模型 #增加以下两行代码 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy...model = compile_model(model) history = model.fit(ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy...)分别计算自己所获得的部分数据的梯度; 使用分布式计算的 All-reduce 操作,在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和,使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和; 使用梯度求和的结果更新本地变量(
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...) 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...test.py文件时,使用编号为0的GPU卡 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python test.py # 表示运行test.py文件时,使用编号为0和2的GPU卡...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。
重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。...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...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编号和显存比例,以便其他同学也能够同时训练模型。...当模型参数更多,张量计算任务更加繁重时,GPU的加速效果更加明显,有时候能够达到5倍到10倍的提升。 老铁,不走一个试试看吗?
公众号后台回复关键词:gpu,获取B站视频演示教程。 一,注册Kaggle 在国内使用邮箱注册kaggle时会遇到一个人机验证的步骤,可以通过翻墙访问外网的方式完成,但比较麻烦。...推荐使用FireFox浏览器,下载Header Editor进行解决,无需翻墙相对简单。...【点击kaggle主页面左上角+, 选择notebook】 2,开启GPU开关。【点击展开notebook右上角 |< 设置,设置Accelerator为GPU 】 3,查看GPU信息。...【NoteBook中使用 nvidia-smi查看】 !...import torch from torch import nn from copy import deepcopy from torchmetrics import Accuracy #注:多分类使用
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