神经网络训练采用gpu设置的方式

前言 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行架构,面向通用计算的GPU已成为加速可并

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化,并且会占用一定空间的显存.这种情况下,经常会出现指定的gpu明明是空闲的,但是因为第0块gpu被占满而无法运行,一直报out of memory错误. 解决方案如下: 指定环境变量,屏蔽第0块gpu CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py 这句话表示只有第1块

之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite,然后发现训练的时候没有利用到GPU,反而CPU占用率贼高(可能会有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之类的警告).经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的.知道问题所在之后就好办了. 检查cuda和cudnn版本  首先查看cuda版本: cat /usr/local/

TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]  . Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器.PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 . TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括Ten

前言: keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回一个history对象,通过这个对象可以访问到训练过程训练集的loss和accuracy以及验证集的loss和accuracy. 第二种方式就是通过自定义一个回调函数Call backs,来实现这一功能,本文主要讲解第二种方式. 一.如何构建回调函数Callbacks 本文所针对的例子是卷积神经网络

富文本 1.Rich Text Format(RTF) 微软开发的跨平台文档格式,大多数的文字处理软件都能读取和保存RTF文档,其实就是可以添加样式的文档,和HTML有很多相似的地方 图示 2.tinymce插件 安装插件 pip install django-tinymce 配置插件 使用 后台管理中 HTMLField 页面中使用 textarea 3.在后台管理中使用 配置settings.py文件 INSTALLED_APPS 添加 tinymce 应用 INSTALLED_APPS =

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Act

禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066 CPU GPU 简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,

一.train_on_batch model.train_on_batch(batchX, batchY) train_on_batch函数接受单批数据,执行反向传播,然后更新模型参数,该批数据的大小可以是任意的,即,它不需要提供明确的批量大小,属于精细化控制训练模型,大部分情况下我们不需要这么精细,99%情况下使用fit_generator训练方式即可,下面会介绍. 二.fit model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10) fit的

目录 mybatis 映射xml动态设置orderby mybatis动态传入order by参数的正确方式 mybatis 映射xml动态设置orderby mybatis的dao xml中,根据参数值设置不同的order by字段. dao java List<DzRainDetail> queryDetail(@Param("masterId") int masterId, @Param("country") String country, @Pa

目录 vue设置滚动条 vue如何在div中设置滚动条呢? vue控制滚动条 vue设置滚动条 vue如何在div中设置滚动条呢? 首先需要写一下css样式 <div     :style="{'max-height': this.timeLineHeight + 'px' }"     style="overflow-y:scroll;"  >              </div> 在这个div中,放的是你写的前端代码.它是可以滚动的.