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Tensorflow多GPU使详解

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使。 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系统是使单个GPU使多个 GPU一. 介绍在一个典型的系统中,有多个计算设备。 通过减少内存碎片,可以更有效地使设备上宝贵的GPU内存资源。在某些情况下,只需要分配可内存的一个子集给进程,或者仅根据进程需要增加内存使量。 在多GPU系统上使单个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使多个 GPU如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ,则可以采多塔式方式构建模型,其中每个塔都分配有不同的 GPU

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·TensorFlow&Keras GPU使技巧

·TensorFlow&Keras GPU使技巧 ? 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使时,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 GPU显存的时候,户可以设定此任务占GPU显存大小,现在再使GPU进行新的任务时,就可以并行运行了如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。 -1代表不使,0代表第一个,1代表第二个以两个GPU举例,第一个任务开头可以使如下,第二个任务就把0改为1,多个GPU方法类似。注意一点要放置在开头位置。 4.如何在多张GPU卡上使Keras我们建议有多张GPU卡可时,使TnesorFlow后端。

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    ubuntu: 监控GPU使情况

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    Kubernetes 多卡GPU使和分析

    Kubernetes中GPU使 Kubernetes中通过device plugin将GPU作为一种resource来使,因此需要先创建一个device plugin将GPU信息注册到Kubernetes 先执行kubectl create -f nvidia-device-plugin.yaml创建daemonset对象,等pod跑起来后,kubectl describe node查看下所在node是否获取到 GPU信息 如上,可看到nvidia.comgpu信息,说明GPU信息已经注册到Kubernetes中。 业务pod中使GPU资源跟使CPU一样,配置下containers..resources.limits.nvidia.comgpu即可,如下 nvidia-device-plugin实现分析 接下来分析下 GPU卡创建一个pluginapi.Device对象。

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    Linux下查看NVIDIA的GPU使情况

    查看命令Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示GPU使情况:$ nvidia-smi出现如下图: ?

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    关于Theano和Tensorflow多GPU使问题

    使的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0),2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU

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    GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使攻略

    重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使攻略。 当存在可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和多个使者时,为了不让单个同学的任务占全部GPU资源导致其他同学无法使(tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限,但实际上只使一个 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GPU编号和显存比例,以便其他同学也能够同时训练模型。 经过试验,在我们这个例子中,不使硬件加速器时,模型训练完成时187.6s,使GPU硬件加速器时模型训练完成时53.2s,约有3倍多的加速效果。

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    Linux下监视NVIDIA的GPU使情况详解

    使TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU使率。如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现。1. 显示当前GPU使情况Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使情况:$ nvidia-smi输出: ?2. 周期性输出GPU使情况但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示。 这时候就需要到 watch命令,来周期性地执行nvidia-smi命令了。 watch的基本法是:$ watch command最常的参数是 -n, 后面指定是每多少秒来执行一次命令。

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    不安装tensorflow-gpu如何使GPU

    这是个很严峻的问题,每次跑代码,内存就炸了,gpu还没开始呢,看一些博客上是这样说的:方法一:import osos.environ = 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情况可以命令 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,如果可以其他的方法,那么我还是想试一下的。 方法三:正在探讨中,找到了再补充在这个博客中还有一个很有意思的是,你怎么知道你的某个环境的是cpu还是gpu:我引一下,原文出自https:blog.csdn.netweixin_37251044articledetails79790270 sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) 然后就可以看到信息就可以看到是gpu

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    pytorch 限制GPU使效率详解(计算效率)

    问题过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使效率,但 pytorch 中没有这个操作。 那我们是不是也可以通过增加 GPU 不工作的时间,进而降低 GPU使效率 ? 运算都在这里 time.sleep( rest_time ) # 让显卡休息一会再进行下个循环的使 ......这样子 GPU使效率就可以减小了。 rest_time 的越大 GPU 使率越低,rest_time 的越小 GPU 使率越高。缺点是很难直接控制 GPU 的具体使率,rest_time 得自己调试后确定。 补充知识:深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU率较低,使率周期性变化的问题在tensorflow训练神经网络时,发现训练迭代的速度时而快时而慢,监督的GPU使率也是周期性变化,

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    Keras设定GPU使内存大小方式(Tensorflow backend)

    keras.backend.tensorflow_backend as KTF def get_session(gpu_fraction=0.3): Assume that you have 6GB of GPU intra_op_parallelism_threads=num_threads)) else: return tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))使过程中显示的设置 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 #half of the memoryset_session(tf.Session(config=config))以上这篇Keras设定GPU 使内存大小方式(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。

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    使腾讯云“自定义监控”监控 GPU 使

    随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行。 目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对GPU服务器的GPU使率的监控。 在服务器上执行nvidia-smi可以获取当前服务器的GPU使率。 除了nvidia-smi 命令行工具,Nvidia也提供了NVML的Python SDK供开发者使,本文就基于NVML的python SDK于读取GPU使率,并将数据上传到腾讯云自定义监控对应接口进行监控 image.png 总结----本文主要讲述了如何利腾讯云的自定义监控服务来监控GPU服务器的GPU使率,为大家在实际应中监控服务器的非标数据提供了解决思路,如果需要监控GPU的其他参数如GPU内存使

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    使GPU

    设备的系统cpu:0和 gpu:0,gpu:0将选择运行matmul。 MatMul: job:localhostreplica:0task:0gpu:0 ]  手动装置放置 如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行,而不是自动选择with tf.device 的设备,则可以使创建设备上下文 这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下,该过程仅需要分配可存储器的一个子集,或只是根据该过程需要增加内存使量。 如果要真正限制TensorFlow进程可GPU内存量,这是非常有的。 在多GPU系统上使单个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。 tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) # Runs the op. print(sess.run(c))  使多个

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    TensorFlow使GPU

    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GPU0 和 GPU1os.environ = 0, 1 # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPUgpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 限制一个进程使 60% 的显存gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction

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    TensorFlow中使GPU

    TensorFlow默认会占设备上所有的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GPU的所有显存。 import osos.environ = 2 # 指定只是第三块GPU2 系统环境变量中指定GPU# 只使第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 #只使第一块GPU和第二块GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)# 以下代码会占所有可使GPU的40%显存 占情况如下:gz_6237_gpu Sat Feb 15 23:01:56 2020 418.87.00 GeForce RTX 2080 Ti | 43C, 0 % | 4691 10989 MB

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    Tensorflow设置CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制GPU使

    ’os.environ = “1” #设置当前使GPU设备仅为1号设备 设备名称为’gpu:1’os.environ = “0,1” #设置当前使GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’gpu :0’、’gpu:1’os.environ = “1,0” #设置当前使GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’gpu:1’、’gpu:0’。 表示优先使1号设备,然后使0号设备如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使。如果只想使部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。 这样my_script.py脚本就只能使GPU 1。 在Python脚本内设置如果想在Python的脚本内设置使GPU,可以使os.environ,如下:import osos.environ=PCI_BUS_ID # see issue #152os.environ

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    keras实现多GPU或指定GPU使介绍

    1. keras新版本中加入多GPU并行使的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速:注意:使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

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    PyTorch 如何使GPU

    代码中实际就是使 self._apply 来调 cuda(device)。 设备代码(Device Code):在GPU上执行的部份,使 NVIDIA NVCC 编译器来编译。大致可以认为 CUDA C工作对象是GPUGPU上内存(也叫设备内存)。 由示例代码可以知道,只要调了 cuda 函数把模型移动到 GPU 之上,我们就可以使 CUDA global 核函数在GPU上进行并行运算。 进行前向操作,假设只有一个operator,就是 op1,使 device=GPU 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。 进行损失函数运算,假设只有一个 operator,就是 op2,此时损失函数的参数都在GPU之上,所以使 device= GPU 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。

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    原 荐 Docker中使GPU

    GPU驱动安装 使GPU之前,需要先确定好CUDA已经安装配置完成。 ECC || Fan Temp Perf Pwr:UsageCap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||============================= processes found |+-----------------------------------------------------------------------------+在 Docker 中使 GPUnvidia 官方提供了 nvidia-docker 可以直接驱动 GPU 设备,具体文档可以参考 nvidia-docker。 链接Docker 中玩转 GPU

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    使GPU训练模型

    构建模型的3种方法(继承nn.Module基类,使nn.Sequential,辅助应模型容器)训练模型的3种方法(脚本风格,函数风格,torchkeras.Model类风格)使GPU训练模型(单GPU 训练,多GPU训练)本篇我们介绍使GPU训练模型。 Pytorch中使GPU加速模型非常简单,只要将模型和数据移动到GPU上。核心代码只有以下几行。 GPU范例 下面演示使torchkeras来应GPU训练模型的方法。 如果在单GPU的机器上跑,也能跑通,但是实际上使的是单个GPU

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