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…

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS…

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam…

Tensorflow可在训练时制定占用那几个gpu,但如果想真正的使用多gpu训练,则需要手动去实现. 不知道tf2会不会改善一下. 具体参考:https://wizardforcel.gitbooks.io/tensorflow-examples-aymericdamien/6.2_multigpu_cnn.html https://jhui.github.io/2017/03/07/TensorFlow-GPU/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/75195049…

关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料,比较官方的只有:tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py 但代码比较简单,只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练,利用到的layer.activation类型不多,针对更复杂网络的情况,并没有给出指导.自己摸了不少坑之后,算是基本走通了,在此记录下 一.思路 单GPU时,思路很简单,前向.后向都在一个GPU上进行,模型参数更新时只涉及一个GPU.多G…

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…

MinkowskiEngine多GPU训练 目前,MinkowskiEngine通过数据并行化支持Multi-GPU训练.在数据并行化中,有一组微型批处理,这些微型批处理将被送到到网络的一组副本中. 首先定义一个网络. import MinkowskiEngine as ME from examples.minkunet import MinkUNet34C # Copy the network to GPU net = MinkUNet34C(3, 20, D=3) net = net.to(…

要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写 http://blog.csdn.net/sforiz/article/details/5345359   我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句. (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基…

提高SQL查询效率的常用方法 (1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): Oracle的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. (2)WHERE子句中的连接顺序: Oracle采用自…

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…