[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 ?
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0),2个4G显存Nvidia Quadro M2000 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...补充知识:pytorch网络输入图片通道在前在后(channel_first和channel_last)的问题 刚开始学习pytorch卷积神经网络的时候,网络输入要求是(batch,3,32,32),...image.shape) (32,32,3) image = np.transpose(image,(2,0,1)) print(image.shape) (3,32,32) 以上这篇关于Theano和Tensorflow...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。
我们在使用GPU资源进行训练的时候,可能会发生资源耗尽的情况,那么在在这种情况,我们需要对GPU的资源进行合理的安排,具体使用办法如下: 框架:Tensorflow和Keras 方法 import tensorflow...as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth...补充知识:keras使用GPU的一些坑 keras安装 conda install tensorflow-gpu pip install keras 注意:不要使用conda安装keras,会检测依赖...keras运行报错,tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR...以上这篇解决Keras使用GPU资源耗尽的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。
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
通过设置Keras的Tensorflow后端的全局变量达到。...import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF def get_session(gpu_fraction...=num_threads)) else: return tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 使用过程中显示的设置session...的运行内存 (keras.backend.tensorflow) 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!...(config=config)) 以上这篇Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)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。
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。
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...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...(3).训练集跟验证集的预处理不一致,这个是细节问题,输入的图片分布不一致,那么必然会影响到验证结果。 (4).模型过于复杂,造成过拟合现象,特别是在于训练数据集不多的情况下,更容易出现过拟合。...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。
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
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
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。
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
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
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。
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, 就一下子满了....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...os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘1,2,3’ # 使用多块GPU,指定其编号即可 (引号中指定即可) Step4: 创建会话,指定显存使用百分比 创建tensorflow...以上这篇Keras – GPU ID 和显存占用设定步骤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。
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