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。...数据并行是指将我们的模型放到多个GPU上去跑，来处理数据集的不同部分，Keras的keras.utils.multi_gpu_model支持任意模型的数据并行，最多支持8个GPU。...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 =...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。
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。 ?...同样也可以在GPU上完成。 ? 但是如果我们有两块GPU并且想要同时使用它们，该怎么办呢？答案就是：将数据进行等份拆分，并使用单独GPU来处理每一份拆分数据。 ? 让我们以更一般的形式重写它。...make_parallel函数是将任何一组张量作为输入的函数来替换模型，并在输入和输出均为批处理的情况下返回张量。还添加了一个变量作用域并将其重用设置为true。这确保使用相同的变量来处理两个分支。...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。
[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...所以当用户在运行一个运算任务时会占据所有显存，如果再去开启一个新任务就会内存不足，引起OOM显存容量不足的错误。...&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。
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。...项目地址：https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow 总结来说，该项目的特点有 3 个：转换预训练模型；代码易于理解；代码量少。...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。...Chollet 还表示，除了GPU外，它还可以开箱即用地进行 TPU 推理：只需获取一个 TPU VM 并将 TPU strategy scope 添加到代码中。...在进行大批量处理时，这可以显着加快推理速度、降低成本。 最后，Chollet 表示「非常感谢 Divam Gupta 创建这个端口。这是一项高质量的工作，将使所有从事创造性人工智能的人受益。
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
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。...请注意，我们不释放内存，因为这会导致内存碎片变得更糟。...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。
一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。...) 具体来说，该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。...例子 import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model...# 由于 batch size 是 256, 每个 GPU 将处理 32 个样本。...() sess = tf.Session(server.target) from keras import backend as K K.set_session(sess) 以上这篇keras 多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...) 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...（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。
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
现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。 1....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。...例如单gpu训练100步要50秒，训练了3200个数据，4块gpu并行训练100步可能要150s，但训练数据为3200*4. gpu数量不易选过多，由于前端总线带宽的限制，不同GPU延迟不一样，导致单步时间过长
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.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...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。...# 由于 batch size 为 256，每个 GPU 将处理 32 个样本。...(shape=(140, 256)) shared_lstm = keras.layers.LSTM(64) # 在一个 GPU 上处理第一个序列 with tf.device_scope('/gpu
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。...例如可以使用策略渐变，其中输出层包含每个操作的概率，算法的概念是“提升”与其导致的分数相关的操作。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...很明显，增加进程数会提高性能，因为已经处理了更多批次。 结论 可以使用Tensorflow进行多处理，并在“相当”强大的机器上进行真正的强化学习。
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
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。
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...: import keras.backend.tensorflow_backend as KTF KTF.set_session(get_session()) 补充知识：限制tensorflow...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。
/ 编译：AI算法与图像处理 内容简介 Keras简单而优雅，类似于scikit-learn。...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。...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。...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。
构建多GPU代码 结构 先构建单GPU代码 写个函数multi_gpu_model(num_gpus)来生成多GPU代码，并将对象保存在collection中 feed data run 如何构建单GPU...代码 见之前博客构建TF代码 不要在单GPU代码中创建optimizer op,因为是multi gpu，所以参数更新的操作是所有的GPU计算完梯度之后，才进行更新的。...如何实现multi_gpu_model函数 def multi_gpu_model(num_gpus=1): grads = [] for i in range(num_gpus): with...tf.device("/gpu:%d"%i): with tf.name_scope("tower_%d"%i): model = Model(is_training, config...数据处理 2. 建立多GPU训练模型 3. 建立单/多GPU测试模型 4. 创建Saver对象和FileWriter对象 5.
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。...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。...(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！...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。
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。
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