环境 TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU...模型代码说明 通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...卡的倍数 if x_data.shape[1] % gpu_len == 0 and x_data.shape[0] % gpu_len == 0: print("执行多卡gpu") with
代码比较简单： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import tensorflow...as tf import time # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist...*tower_grads): # Note that each grad_and_vars looks like the following: # ((grad0_gpu0...we need a custom device function, to assign all variables to '/cpu:0' # Note: If GPUs are peered, '/gpu...their own computation graph for i in range(num_gpus): with tf.device(assign_to_device('/gpu
Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...model = nn.DataParallel(Resnet18()) model.load_state_dict(torch.load(path)) model = model.module 优化器 在训练过程中...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930
2.1 MirroredStrategy Tf.distribute.MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步分布式训练（单机多卡数据并行）。...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。...图 2 MultiWorkerMirroredStrategy 来自 TensorFlow 它使用 CollectiveOps 作为多工作进程全归约（all-reduce）通信方法，用于保持变量同步。...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。...MirroredStrategy 负责将模型的训练复制到可用的 GPU 上，以及聚合梯度等。
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。...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 =...3和5的两个GPU来跑训练。...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。...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。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 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。...由于未明确指定设备用于 MatMul 操作，因此 TensorFlow 运行时将根据操作和可用设备（本例中为 gpu:0）选择一个设备，并根据需要自动复制设备之间的张量。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
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。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive.../1j2kp_t0S_cofExSN7IyJ4QtMscbVlXU- %tensorflow_version 2.x import tensorflow as tf print(tf....__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...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration
在多卡机器上单卡运行 Google-research开源的BERT官方Tensorflow代码（项目地址）中，提供了run_classifier.py作为接口，用于finetune一个文本分类模型。...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。...训练步数被用于控制estimator的训练。...因此，当多卡并行训练时，如果我们还是以epoch来控制训练步数，那么计算实际的max_steps时，要除以GPU的数量。...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。
多GPU并行 有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）： 每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项 多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...多GPU训练的时候注意机器的内存是否足够(一般为使用显卡显存x2)，如果不够，建议关闭pin_memory(锁页内存)选项。
/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras...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...进行多GPU训练，代码非常简单： distribution = tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() model.compile(loss='mean_squared_error
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...多机训练 MultiWorkerMirroredStrategy 相比上面，多了以下配置 'task': {'type': 'worker', 'index': 0} 每台机器 index 不一样 num_workers
为 PaddleFluid 和 TensorFlow 模型添加上多 GPU 卡运行的支持。 2....请注意，这一篇我们主要关于 如何利用多 GPU 卡进行训练，请尽量在有多 块 GPU 卡的机器上运行本节示例。...计算参数更新量，更新参数 | to 1 PaddleFluid使用多GPU卡进行训练 在 PaddleFluid 中使用多个 GPU 卡以数据并行的方式训练需要引入 parallel_do...中使用多GPU卡进行训练 在 TensorFlow 中，通过调用 with tf.device() 创建一段 device context，在这段 context 中定义所需的计算，那么这 些计算将运行在指定的设备上...值得注意的是，不论是 PaddleFluid 还是 TensorFlow 都还有其他多种利用多计算设备提高训练并行度的方法。请大家随时关注官方的最新文档。 参考文献 [1].
建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...https://jhui.github.io/2017/03/07/TensorFlow-GPU/ 多个进程，许多GPU 这是本文的真正意义所在。...最终展平了卷积，添加了200个密集层，以及长度为4的最终输出层，用于4种可能的操作（向上，向右，向左，向下）。 学习 不会详细介绍，因为这不是重点。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...但内存有限，所以必须手动进行非常严格的优化......训练由主进程完成，需要大量内存，因此为他分配了几乎一整个GPU。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...所以他是分布式多GPU训练的首选。...进程分配 将 GPU 分配给为训练生成的每个进程。...由于DDP各进程中的模型,初始参数一致 (初始时刻进行一次广播),而每次用于更新参数的梯度也一致的,所以各进程的模型参数始终保持一致。...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。 作者：Kaustav Mandal
在之前的Tensorflow入门教程（九）中我简单介绍了Tensorflow数据并行多GPU处理的思路，今天我将结合具体的例子来详细说一说如何去实现。...将两个csv文件跟我们的训练脚本放在同一目录下。 ? ? ?...3、设置参数并训练 我们只需设置batch_size 和num_gpus参数，例如我用两块GTX1080进行训练时，设置batch_size 为4，num_gpus=2。...当设置完毕后，我们直接运行脚本训练。
[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 1....策略通常用于在一台机器上用多个GPU进行训练。...设计&思路 1.1 主要逻辑 MirroredStrategy 是TF的单机多卡同步的数据并行分布式训练策略。...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。
这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。 如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。...但是Tensorflow并非如此。因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。 例如在CPU上对两个向量相加示例。 ?...我们想要在多个GPU上训练神经网络，在训练期间，我们不仅需要计算正向传播，还需要计算反向传播（梯度），但是我们如何并行梯度计算呢？事实证明，这很容易，我们对每个GPU上算出的梯度求平均。...上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。...注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0)，2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。...("Could not infer context from inputs") ValueError: Could not infer context from inputs theano不能自动支持多GPU...支持多GPU, 需要自己编程，参考http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_multi_gpu.html# 2. tensorflow...说明GPU内存不够，要调小输入或网络单元。...多GPU使用问题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。
2.0 开始支持更优的多 GPU 与分布式训练 ?...图 6：TensorFlow 2.0 在多 GPU 训练上是否更好了呢？是的，你只需要一个 MirroredStrategy。...如 TensorFlow 2.0 文档中所说，「MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步、分布式训练」。...不过现在，假设你正在使用一台具有多个 GPU 的机器，并且想在训练时同时使用所有 GPU，你可以先创建你的 MirroredStrategy： ?...然后你就可以在那里调用.fit 来训练模型了。 ? 基于你有多个 GPU，TensorFlow 会为你考虑如何使用多 GPU 进行训练的。
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