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 显示主机中只有一块GPU，编号为0 2.1 下面方法是直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py # 表示运行 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。
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。 Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。 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。 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 = GPU来跑： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3,5" 使用命令“nvidia-smi”可以查看各GPU的使用情况和序号，上面代码就是指定用序号为
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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_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py "gpu" 可能需要根据你的设备标识符（例如gpu0，gpu1等）进行更改 ' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型? 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。 这里是一个快速的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的 2.在终端设置使用的GPU 如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES =2 python test.py 这样就只会使用序号为2的GPU 3.在程序中指定使用的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘2’ 这里仅做一下记录 linux，GPU， py2.7 pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn /tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ? 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 ，MXNet与PyTorch需要手动编程去指定数据与运算的Device，这里不讨论这些方法之间的优劣，选择适合自己的就好了），默认充满GPU所有显存。 GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用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。 capability: 6.1) 3.解决方法三：多个GPU指定在不同GPU运行 如果条件允许，拥有多个，就可以把不同任务放置在不同GPU上，要注意如果是和同事共用，要约定好如何分配，免得大家都用了同一个
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。 4，上传训练数据 我们使用《Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类》文章中提到的Cifar2数据集的分类项目来演示GPU对Keras模型训练过程的的加速效果。 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。 "] = "0" #有多个GPU时可以指定只使用第几号GPU config = tf.ConfigProto() config.allow_soft_placement=True #允许动态放置张量和操作符 ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" #有多个GPU时可以指定只使用第几号GPU config = tf.ConfigProto() config.allow_soft_placement
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。 利用multi_gpu_model实现 keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False 返回 一个 Keras Model 实例，它可以像初始 model 参数一样使用，但它将工作负载分布在多个 GPU 上。 例子 import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model import backend as K K.set_session(sess) 以上这篇keras 多gpu并行运行案例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。
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 = 0.3 session = tf.Session(config=config) ktf.set_session(session) # 指定GPUID, 第一块GPU可用 os.environ["
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。 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
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。 于是乎有以下三种情况： - 1、指定GPU - 2、使用固定显存的GPU - 3、指定GPU + 固定显存 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集 （参见：Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras · GitHub） 在使用keras （2017年2月20日补充） 二、指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 此时的代码为选择了编号为2 的GPU # python 来源：Tensorflow 学习笔记（七） ———— 多GPU操作 三、指定GPU + 固定显存 上述两个连一起用就行： import os import tensorflow as tf os.environ
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 (gpu_options=gpu_options) config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 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。
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ? 其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。 2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
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. : 指定GPU 程序开头指定程序运行的GPU os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘1’ # 使用单块GPU，指定其编号即可 （0 or 1or 2 or 3） 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。
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754 keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 于是乎有以下五种情况： 1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 ---- 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano · GitHub） 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。 （2017年2月20日补充） ---- 二、指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 此时的代码为选择了编号为2 的GPU # python 来源：Tensorflow 学习笔记（七） ———— 多GPU操作 ---- 三、指定GPU + 固定显存 上述两个连一起用就行： import os import tensorflow as tf os.environ
实验内容 解决了昨日环境配置剩下的问题（三~六），接着昨日第7步继续 测试库中用例，检查是否能跑通 在"faster-rcnn.pytorch"文件夹中打开终端 指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES --lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \ --cuda 参数意义： CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID ：指明所使用的GPU ID，$GPU_ID需修改为指定ID --dataset pascal_voc --net res101：在pascal_voc上使用resnet101进行训练 --bs $BATCH_SIZE --nw $WORKER_NUMBER：可以根据GPU内存大小来自适应地设置BATCH_SIZE(批处理尺寸)和WORKER_NUMBER。 多GPU训练(这一步实验没有做，“指定GPU实验”居然从下午三点多跑到了晚上11点多…) python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101
今天接着昨天的实验继续跑“多GPU训练” python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs 24 --nw 8 \ 问题 问题一：“多GPU训练”中出现ctx.input_sizes = tuple(map(lambda i: i.size(ctx.dim), inputs)) RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions错误 解决：在faster-rcnn.pytorch中的issue: multi gpu train errors 可以看到这个问题出现的比较多，其中有两条解决方案： the pytorch 1.0 branch works fine with multi GPU training（pytorch 1.0分支可以正常进行多 GPU训练）。
策略：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某块卡上训练。 ? 补充知识：keras指定GPU及显存使用量 指定GPU import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” 指定GPU和显存使用量 import os from keras.backend.tensorflow_backend import set_session os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0 (config=config)) 指定GPU显存使用按需分配 import keras.backend.tensorflow_backend as KTF import os os.environ[" (config=config) KTF.set_session(sess) 以上这篇keras 指定程序在某块卡上训练实例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。
1.指定GPU运算 如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。 gpu:0 机器的第一个gpu，如果有的话 gpu:1 机器的第二个gpu，依次类推 类似的还有tf.ConfigProto来构建一个config，在config中指定相关的GPU，并且在session 中传入参数config=“自己创建的config”来指定gpu操作 其中，tf.ConfigProto函数的参数如下： log_device_placement=True: 是否打印设备分配日志 allow_soft_placement 同样，上述的代码也可以在config创建时指定， import tensorflow as tf import numpy as np gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth 到此这篇关于tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow指定CPU与GPU运算内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
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。 大部分功劳归功于 kuza55(ID)和他们的keras-extras回购。 我已经使用并测试了这个多GPU功能近一年，我非常高兴能将它视为官方keras发行版的一部分。 首先，您将在第6行注意到我们已指定使用CPU（而不是GPU）作为网络上下文。 为什么我们需要CPU？ CPU负责处理任何开销（例如在GPU内存上移动和移动训练图像），而GPU本身则负担繁重。 总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。 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。
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 ('OMP_NUM_THREADS') gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=gpu_fraction) if 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。
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