查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS

在GPU上训练数据 模型搬到GPU上 数据搬到GPU上 损失函数计算搬到GPU上

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

1080ti显卡实在是太贵了,8k一张的价格,让我感到无耐.还好,有gcp的gpu来训练,最有意思的是,他还提供300美元,让你挥霍. 1.当然是申请gcp的账号. 2.登录后,左侧->"IAM和管理“->"配额” 3.在“指标”->"全不选"->搜索框输入”k80“,选中”Nvidia K80 GUPs". 4.这时列表为可用单位,在“位置”中找到你的vps所在地区. 5.在左侧方框选中后,点击上方的“修改配额”(这是配额应为0,

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然

tflearn 中文汉字识别,训练后模型存为pb给TensorFlow使用. 数据目录在data,data下放了汉字识别图片: data$ ls0  1  10  11  12  13  14  15  16  2  3  4  5  6  7  8  9 datag$ ls 0xxx.png yyy.png .... 代码: 如果将get model里的模型层数加非常深,训练时候很可能不会收敛,精度一直停留下1%以内. # -*- coding: utf-8 -*- from __future

在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始. 保存模型的方法: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sigmoid操作等...) saver=tf.train.Saver()#生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())#先对模型进行初始化 #然后将数据丢入模型进行训练blabla #训练完之

https://blog.csdn.net/confuciust/article/details/78982264 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1

任何深度学习都是从数据开始的,这是关键点.没有数据,就无法训练模型,也无法评估模型质量,更无法做出预测,因此,数据源非常重要.在做研究.构建新的神经网络架构.以及做实验时,会习惯于使用最简单的本地数据源,通常是不同格式的文件,这种方法确实非常有效.但有时需要更加接近于生产环境,那么简化和加速生产数据的反馈,以及能够处理大数据就变得非常重要,这时就需要Apache Ignite大展身手了. Apache Ignite是以内存为中心的分布式数据库.缓存,也是事务性.分析性和流式负载的处理平台,可以实

TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化 转自:https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔:Elmoustapha Ould-Ahmed-Vall,Mahmoud Abuzaina,Md Faijul Amin,Jayaram Bobba,Roman S Dubtsov,Evarist M Fomenko,Mukesh Ganga

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练 在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow. 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU. 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装.virtualenv 是一个和其