keras 预测 gpu oom / 张生荣

Keras 快速解决OOM超内存的问题

如果在Keras内部多次使用同一个Model,例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果,会存在内存泄露的问题.在运行几次循环之后,就会报错OOM. 解决方法是在每个代码后面接clear_sess ...

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. 二.数据并行数据并行将目标 ...

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 ...

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_bac ...

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 t ...

pytorch的dataloader会将数据传到GPU上,这个过程GPU的mem占用会逐渐增加,为了避免GPUmen被无用的数据占用,可以在每个step后用del删除一些变量,也可以使用torch.c ...

场景:某台机器上有三块卡,想同时开三个程序,放到三块卡上去训练. 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 ...

音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在.我们在上下班的时候听音乐,锻炼身体,工作或者只是放松一下. 这些服务的一个关键特性是播放列表,通常按流派分组.这些数据可能来自出版歌曲的人手工标注.但这并不是一个 ...

问题: 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面错误: ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,5 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import matplotlib matplotlib.use('Agg') import os from keras.models import load_mod ...

keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型,也就是开箱即可使用的图像识别模型趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧可用的模型有哪些? 根据官方文档目前可用的模型大概有如下几 ...

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?[我这里使用的就是一个图片分类网络] 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把首先,我们已经又有了model模型, ...

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. 而且是服务器上的 ...

前言最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍.教程下来到目前也有了一些基本的理解.参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类. ...

为什么训练误差比测试误差高很多? 一个Keras的模型有两个模式:训练模式和测试模式.一些正则机制,如Dropout,L1/L2正则项在测试模式下将不被启用. 另外,训练误差是训练数据每个batch的 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接导入已经训练好的VGG16网络 from keras.preproc ...

keras非常方便. 不解释,直接上实例. 数据格式如下: 序号天气是否周末是否有促销销量 1 坏是是高 2 坏是是高 3 坏是是高 4 坏否是高 5 坏是是高 ...

因为需要,要重写训练好的keras模型,虽然只具备预测功能,但是发现还是有很多坑要趟过.其中Dropout这个坑,我记忆犹新. 一开始,我以为预测时要保持和训练时完全一样的网络结构,也就是预测时用的网 ...