tensorflow多GPU训练 - 腾讯云开发者社区

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

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tf42：tensorflow多GPU训练

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

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Pytorch多GPU训练

Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...model = nn.DataParallel(Resnet18()) model.load_state_dict(torch.load(path)) model = model.module 优化器在训练过程中...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930

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Keras多GPU训练

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。...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 =...3和5的两个GPU来跑训练。...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。...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。这样就能够成功使用多GPU训练啦。

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Tensorflow多GPU使用详解

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。...在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...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。

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使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive.../1j2kp_t0S_cofExSN7IyJ4QtMscbVlXU- %tensorflow_version 2.x import tensorflow as tf print(tf....__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration

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2.3 tensorflow单机多GPU并行

多GPU并行有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...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。

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转载｜在TensorFlow和PaddleFluid中使用多块GPU卡进行训练

为 PaddleFluid 和 TensorFlow 模型添加上多 GPU 卡运行的支持。 2....请注意，这一篇我们主要关于如何利用多 GPU 卡进行训练，请尽量在有多块 GPU 卡的机器上运行本节示例。...计算参数更新量，更新参数 | to 1 PaddleFluid使用多GPU卡进行训练在 PaddleFluid 中使用多个 GPU 卡以数据并行的方式训练需要引入 parallel_do...中使用多GPU卡进行训练在 TensorFlow 中，通过调用 with tf.device() 创建一段 device context，在这段 context 中定义所需的计算，那么这些计算将运行在指定的设备上...值得注意的是，不论是 PaddleFluid 还是 TensorFlow 都还有其他多种利用多计算设备提高训练并行度的方法。请大家随时关注官方的最新文档。参考文献 [1].

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Pytorch中多GPU训练指北

前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点：多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...多GPU训练的时候注意机器的内存是否足够(一般为使用显卡显存x2)，如果不够，建议关闭pin_memory(锁页内存)选项。

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......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。...GPU分配和内存默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...但内存有限，所以必须手动进行非常严格的优化......训练由主进程完成，需要大量内存，因此为他分配了几乎一整个GPU。

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PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP），DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...所以他是分布式多GPU训练的首选。...进程分配将 GPU 分配给为训练生成的每个进程。...self.BATCH_SIZE, num_workers=4, sampler=dist_train_samples, pin_memory=True, ) 模型初始化对于多卡训练在初始化模型后...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。作者：Kaustav Mandal

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Tensorflow入门教程（十七）——动手实现多GPU训练医学影像分割案例

在之前的Tensorflow入门教程（九）中我简单介绍了Tensorflow数据并行多GPU处理的思路，今天我将结合具体的例子来详细说一说如何去实现。...将两个csv文件跟我们的训练脚本放在同一目录下。 ? ? ?...3、设置参数并训练我们只需设置batch_size 和num_gpus参数，例如我用两块GTX1080进行训练时，设置batch_size 为4，num_gpus=2。...当设置完毕后，我们直接运行脚本训练。

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Tensorflow入门教程（九）——Tensorflow数据并行多GPU处理

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。 ?...我们想要在多个GPU上训练神经网络，在训练期间，我们不仅需要计算正向传播，还需要计算反向传播（梯度），但是我们如何并行梯度计算呢？事实证明，这很容易，我们对每个GPU上算出的梯度求平均。...上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。...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。

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tensorflow学习笔记（三十一）：构建多GPU代码

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...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.

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tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况

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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tensorflow object detection API使用之GPU训练实现宠物识别

+cuDNN7.0 下面就说说我是一步一步怎么做的，这个其中CPU训练与GPU训练速度相差很大，另外就是GPU训练时候经常遇到OOM问题，导致训练会停下来。...GPU训练时候发生。..._pets.config --train_dir=D:/tensorflow/my_train/models/train –alsologtostderr 发现GPU上的训练可以正常跑啦，有图为证： ?...但是千万别高兴的太早，以为GPU训练对显存与内存使用是基于贪心算法，它会一直尝试获取更多内存，大概训练了100左右step就会爆出如下的错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError...网络使用GPU训练时，一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误解决的方法，就是在训练命令执行之前，首先执行下面的命令行： Windows SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Linux

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TensorFlow使用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

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

我一般都是在程序开始的时候就设定好这个参数, 之后如何将模型加载到多GPU上面呢?..., 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu...我看一个github上面的人说在单机8显卡可以满足的情况下, 最好不要进行多机多卡训练。建议看这两份代码, 实际运行一下, 才会真的理解怎么使用。...在进行多机多gpu进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group...使用这些的意图是, 让不同节点的机器加载自己本地的数据进行训练, 也就是说进行多机多卡训练的时候, 不再是从主节点分发数据到各个从节点, 而是各个从节点自己从自己的硬盘上读取数据.

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TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

在系统实施路径上，考虑到业务预期交付时间、实施风险，我们并没有一步到位落地Booster的多机多卡版本，而是第一版先落地了GPU单机多卡版本，本文重点介绍的也是单机多卡的工作。...计算模块：每张GPU卡启动一个TensorFlow训练进程执行训练。...：图12 CPU/GPU训练吞吐对比可以看到，我们优化后的TensorFlow GPU架构训练吞吐，是原生TensorFlow GPU的3倍以上，是优化后TensorFlow CPU场景的4倍以上...5.2 训练效果相较PS/Worker异步模式的CPU训练，单机多卡训练时卡间是全同步的，因而避免了异步训练梯度更新延迟对训练效果的影响。...同时为了更广泛的支持美团内的业务模型，Booster的下一个版本也会支持更大的模型，以及多机多卡的GPU训练。

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多视图聚类-使用GPU云服务器训练

2、云服务器灵活性好，价格低 3、云服务器操作配置简单 4、发布网站让别人访问二、训练使用GPU云服务器 1、win+r打开cmd a.png Snipaste_2022-04-20_19-06-34...三、使用的训练设置在使用服务器训练深度学习的模型时，常常由于用电脑训练CNN时遇到了性能瓶颈（显存不够），就会发出错误报告，这样训练也就不会正常开始，当然也可以调整自己的batch_size的大小，从而对自己电脑的...GPU带来小的内容消耗，虽然这样可以进行训练，但是训练出来的模型一定效果不太理想。...这个时候就可以使用GPU云服务器进行训练，毕竟云服务器上的显卡内容比自己电脑上的要大很多。训练也快，训练出来的模型效果也好，很理想化。下面是使用GPU云服务器进行的训练截图。...Snipaste_2022-04-20_19-29-42.png 可以看到时间会很短，比自己电脑训练所用的时间的一半不到，所以使用云服务器还是一个不错的选择。

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