我正在尝试使用我的GPU而不是CPU来训练一个定制的对象检测模型。我遵循了以下教程中给出的所有说明:P1000Tensorflow版本2.4.0CUDA 11.0CuDNN 8.0.4Pre-trained model = ssd_resnet50_v1_fpn_640x640_coco17-29 15:01:20.504027: I tensorflow/core&
我使用木星笔记本运行带有TensorflowGPU后端的Keras。我对各种虚拟模型做了一些测试,同时使用MSI Afterburner、GPU、nvidia-smi和任务管理器监控我的GPU使用情况。我注意到的是,Keras在开始时运行良好(例如加载或训练模型),但是每当Keras不运行任何东西时,GPU自然希望从1097 MHz空闲到0 M
我试图在我的per_process_gpu_memory_fraction中输入tf.GPUOptions()值,然后用set_session()更改Keras会话,但是内存分数实际上从未改变。import GPUtilimport numpy as np
from keras.backend.tensorflow_backend,Keras愿意接受新会话(如get_session()调用所示
我正在尝试加载一个Keras模型,它是在Azure VM (NC promo)上训练的。但是我得到了以下错误。TypeError:传递给optimizer:learning_rate的意外关键字参数
下面是我用来加载模型的代码片段:
from keras.models import load_model
我有一台新的电脑(在Ubuntu 18.04上),它有一个2080Ti的GPU。我正在尝试使用Keras (在Anaconda环境中)在Python中训练神经网络,但在尝试拟合模型时遇到了“分段故障(核心转储)”错误。我使用的代码在我的Windows PC (有一个1080Ti的GPU)上工作得很好。这个错误似乎与GPU内存有关,当我在拟合模型之前运行'nvidia-smi‘时,我可以看到
我正在R中训练多个模型,过了一段时间,我的内存就用完了。 从基本的googling搜索来看,tensorflow会话似乎在R中的对象被覆盖后将内容保存在内存中。这是其他人遇到的问题,但是我没有看到特别对R中的keras有帮助的答案。Keras: release memory after finish training process Tensorflow2.0: GPU runs
作为一个Python 3.9.7用户,我创建了一个具有:tensorflow-gpu==2.6.0、keras==2.6.0并使用imageai的环境,但是,每当我运行代码时,我都会得到错误:
ImportError: cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.no