TENSODRFLOW多GPU并行训练 / 张生荣

pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 1.DP 2.DDP 2.1Pytorch分布式基础 2.2Pytorch分布式训练DEMO 当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别 ...

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

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 ...

tensorFlow中主要包括了三种不同的并行策略,其分别是数据并行.模型并行.模型计算流水线并行,具体参考Tenssorflow白皮书,在接下来分别简单介绍三种并行策略的原理. 数据并行一个简单的 ...

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 ...

使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_gro ...

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 ...

这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题.现总结一个实用的做实验方式: 多GPU下训练,创建模型代码通常如下: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES ...