如何使用GPU数据训练 / 张生荣

PyTorch使用GPU训练的两种方法实例

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

如下所示: device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一 ...

一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

使用场景我有两个GPU卡.我希望我两个GPU能并行运行两个网络模型. 代码错误代码1: #对于0号GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1' devi ...

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

目录方法一:torch.nn.DataParallel 1. 原理 2. 常用的配套代码如下 3. 优缺点方法二:torch.distributed 1. 代码说明方法一:torch.nn.Da ...

如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib. ...

Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集:cifar10_multi_gpu_train.py Tensorflow开源实现cifar10神经网络:cifar10.py Tenso ...

首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n ...

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CP ...

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x-显示如下图所示: 程序如下: import tensorfl ...

few-shot learning的采样 Few-shot learning 基于任务对模型进行训练,在N-way-K-shot中,一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本 ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

目录前言 Abstract Introduction Federated Learning Privacy Federated Optimization The FederatedAveraging ...

最近在做一个项目,用双通道神经网络,每个通道输入不同数据训练,具有相同label.开始没想到如何实现,网上很多例子都是单通道,即便找到双通道的例子,两个通道的输入也相同. 最后,终于想到了一个办法.多 ...

在进行大量数据训练神经网络的时候,可能需要批量读取数据.于是参考了这篇文章的代码,结果发现数据一直批量循环输出,不会在数据的末尾自动停止. 然后发现这篇博文说slice_input_producer( ...

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 ...

在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读 ...

问题我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的,但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后,发现调用keras无法使用gpu进行加速,且使用的是cpu ...