[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...2.问题分析 通过对上述问题解读，应该可以通过以下的方法解决： 当一个训练任务默认占据所有GPU显存的时候，可以使用CPU进行新的任务（这显然不是最优方法，使用CPU进行新的任务速度会很慢） 当一个训练任务默认占据所有...4.如何在多张GPU卡上使用Keras 我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的，第一次运行python代码有点激动，中间遇见了一些坑，记录一下解决方案。...最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...create -n Ma(虚拟环境名称）python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6.）2.安装tensorflow...,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2...和 cudnn 7.6.0)3.安装kerasconda install keras==2.2.44.降低一下numpy的版本conda numpy==1.16.0
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
数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...下面是一个辅助脚本，我们将使用它来可视化显示使用Image Data Generator类可以实现的所有功能。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...一些示例例如数据归零（featurewise_center，samplewise_center）和归一化（featurewise_std_normalization，samplewise_std_normalization
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。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...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...GPU和第二块GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py 3 动态分配GPU显存 # allow_soft_placement=True 没有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。...如果你以 Theano 后端运行，则可以使用以下方法之一： 方法 1: 使用 Theano flags。...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。...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。...这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。
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。...在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...TensorFlow 操作同时有 CPU 和 GPU 的实现，操作将会优先分配给 GPU 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。...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。
该方案的缺点是比较费钱，并且需要费些时间去安装cuda，cuDNN，以及tensorflow-gpu等以支持keras使用GPU进行模型训练。 2，中产之选 购买云端GPU计算时长。...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。...使用量控制 import os import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session os.environ
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。.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
然而，它非常强大，能够实施和训练最先进的深度神经网络。 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。 TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...使用单个GPU，我们能够获得63秒的时间段，总训练时间为74分10秒。 然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。
Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题...服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量....-- coding: utf-8 --*-- import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf # GPU...-- coding: utf-8 --*-- import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf # 设定 GPU...-- coding: utf-8 --*-- import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf
今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。...用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况：from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices...于是检查下tensorflow的版本情况：pip3 list各应用版本为：tensorflow 1.10.1tensorflow-gpu 1.9.0原来我升级了tensorflow...版本，忘记了升级tensorflow-gpu版本，现在两个版本有代差，而tensorflow默认选择版本高的CPU版本来计算了。...04 10:51:23.190105: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device
TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...随着François Chollet’s宣布tensorflow后端对多GPU的支持已经融入到keras v2.0.9时，所有这一切都发生了改变。...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...使用单个GPU，我们能够获得63秒的时间段，总训练时间为74分10秒。 然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。
内存溢出问题是参加kaggle比赛或者做大数据量实验的第一个拦路虎。 以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。...下面代码分别介绍Tensorflow和Keras分批将数据读到内存中的关键函数。...Tensorflow对初学者不太友好，所以我个人现阶段更习惯用它的高层API Keras来做相关项目，下面的TF实现是之前不会用Keras分批读时候参考的一些列资料，在模型训练上仍使用Keras，只有分批读取用了...TensorFlow 在input.py里写get_batch函数。...、evaluate这些函数都有一个generator，这个generator就是解决分批问题的。
由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow...Keras模型转TensorFlow 其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras的模型格式转化有支持，所以核心的代码很少...模型是一个包含了网络结构和权重的h5文件，那么使用下面的命令就可以了： python keras_to_tensorflow.py --input_model="path/to/keras/model.h5...此外作者还做了很多选项，比如如果你的keras模型文件分为网络结构和权重两个文件也可以支持，或者你想给转化后的网络节点编号，或者想在TensorFlow下继续训练等等，这份代码都是支持的，只是使用上需要输入不同的参数来设置...使用TensorFlow模型 转换后我们当然要使用一下看是否转换成功，其实也就是TensorFlow的常见代码，如果只用过Keras的，可以参考一下： #!
TensorFlow使用Keras Tuner自动调参 数据集 归一化 图像分类模型 Hyperband 运行超参数搜索(自动调参) 获取最佳超参数 使用最佳超参数构建和训练模型 整体代码 代码地址：...https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/TensorFlow2.0%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%B0%83%...Hyperband 算法搜索超参数 定义Hyperband，指定hypermodel，优化的目标，最大迭代次数，衰减系数，详细日志和checkpoints保存路径 tuner = kt.Hyperband...model.fit(img_train, label_train, epochs=10, validation_data=(img_test, label_test)) 参考：https://www.tensorflow.org.../tutorials/keras/keras_tuner
最近一段时间，文本转图像模型 Stable Diffusion 可谓是爆红 AI 圈，其是由慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image...有研究者将其和 Web UI「拼在」一起，两者组合成绘画工具，让没有系统学习过 UI 知识的小伙伴，也可以上手操作。...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。...1zVTa4mLeM_w44WaFwl7utTaa6JcaH1zK 运行命令行： python text2image.py --prompt="An astronaut riding a horse" 使用
初学者在调用keras时，不需要纠结于选择tf.keras还是直接import keras，现如今两者没有区别。从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。...但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。 所以在此主要记录一下tf.keras.models的使用。...我们构建层，通过layer对象的可调用特性，或者使用apply与call实现链式函数调用。 2. Model只需通过inputs和outputs。 image.png 示例1： 1....导入 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers...使用inputs与outputs建立函数链式模型 model = keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer_tensor) 5.
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