tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程,在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时,TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的. 首先,TensorFlow并行计算分为:模型并行,数据并行.模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式,模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算.数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度,汇总梯度进行全局参数更新. 在这里我们主要介绍数据并行的多GP…

前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早…

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p…

前言 之前写了几篇关于 TensorFlow 1.x GPU 版本安装的博客,但几乎没怎么学习过.之前基本在搞 Machine Learning 和 Data Mining 方面的东西,极少用到 NN,虽然看过几次相关代码,但没怎么看懂过,静态图是有些复杂,对像我这样的菜鸡来说难度有那么点点点点点大 orz... 不过好在今年 TensorFlow 2.0 终于出了,前段时间安装了并学习了下,感觉确实要简单了很多,可能是因为我用的 tensorflow.keras 的原因吧.不管怎么说,用的爽就…

官方说明:https://www.tensorflow.org/install/ 环境: 操作系统 :Windows 10 家庭中文版 处理器 : Intel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @3.6GHZ 3.60GHZ 内存 :16GB 显卡:NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB Python:3.6.2 安装GPU版 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 安装 NVIDIA CUDA® Toolkit 8.0. 下载地…

keras+tensorflow: based on AMD GPU https://rustyonrampage.github.io/deep-learning/2018/10/18/tensorfow-amd.html 在win7上简单试验了一下,会有版本匹配的问题,可能会出现keras中某些方法不支持的问题. ---未完待续---…

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP…

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI…

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode…

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新…

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来…

    在根据教程http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615安装好全部的时候,却无情的给我抛了几个错: 1.AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'device'     这貌似是我先pip了tensorflow-gpu的包,再添加cuDnn库. 2.ImportError: Could not find 'cudart64_80.dll'. TensorFl…

转载:https://blog.csdn.net/kudou1994/article/details/86735451 服务器在训练模型,另一边我在瞎胡乱搞不晓得咋个搞的,就不能使用GPU了.python2.7: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 打算卸载原有的tensorflow重新安装来解决.踩了很多坑,也尝试过强制安装TF的方法,最后还是不行.最后怀疑…

使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data…

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu…

TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存:如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存.可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU,在demo_code.py,机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“,不过在运行…

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h…

http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/74748806 如何使用多GPU http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/using_gpu.html…

reference: https://blog.csdn.net/zlase/article/details/79261348 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) sess…

原文地址: https://blog.csdn.net/Jamesjjjjj/article/details/83414680 ------------------------------------------------------------------------------------- os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_…

下载CUDA8.0,安装 下载cuDNN v5.1安装.放置环境变量等. 其他版本就不装了.不用找其他版本的关系. 使用tensorflow-gpu1.0版本. 使用keras2.0版本. 有提示的. 有时候可能需要分配使用空间自动增长: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 英伟达 MX150.华硕FL8000…

saver = self.tf_instance.train.Saver() self.sess = self.tf_instance.Session(config=sess_config, graph=graph) self.sess.run(self.tf_instance.global_variables_initializer()) # 在restore时加入这行代码 self.tf_instance.reset_default_graph() saver.restore(self.se…

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run.py or import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"…

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP…

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)…

GPU的并行运算能力远超CPU,有时候我们会需要用到超大数据并行运算,可以考虑用GPU实现,这是一篇C#调用GPU进行运算的入门教程. 1: 下载相关的库: https://sourceforge.net/projects/openclnet/ 看起来已经N久没更新了, 不过没关系,这只是API声明和参数,opencl本身是有在更新的. 里面有源码也有DLL,可以引用DLL,也可以直接把源码添加到工程使用.(建议直接添加代码...) *** 需要注意的是 ***:自己建立的工程有个默认的Prog…

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 tensorflow as tf w = tf.Variable([[1.0,2.0]]) b = tf.Variable([[2.],[3.]]) y = tf.multiply(w,b) init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Sess…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使…

今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 可用设备为: [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 26…