keras gpu的问题

  1. 官方这样说道
  • 如果是tensorflow、cntk作为后端,那么会自动检测
  • theano可以手动设置
    在这里插入图片描述

但是我这的速度,让人怀疑并没有运行在gpu上(一张图,运行时间近10秒)

  1. 尝试运行时指定
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python demo.py 运行时间无变化

  2. 显式设置backend
    import keras.backend.tensorflow_backend as KTFimport keras.backend.tensorflow_backend as KTF 运行时间无变化

  3. tensorflow日志级别控制

impot os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"

"""
TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 1 //默认设置,为显示所有信息
2 //只显示error和warining信息
3 //只显示error信息
"
### 如何在 Keras 中使用 GPU 加速 为了利用 GPU 提升深度学习模型训练的速度,在 Keras 深度学习框架中可以采用多种方式配置和运行环境。以下是关于如何设置并启用 GPU 的详细说明。 #### 配置远程服务器以支持 GPU 计算 一种简单且经济高效的方法是租用按小时计费的远程机器来访问高性能 GPU 资源[^1]。Amazon Web Services (AWS) 是一个广泛使用的平台,提供了详细的指南用于部署带有 GPU 支持的 Keras 环境。例如,《Keras with GPU on Amazon EC2》一文中介绍了逐步操作流程;而《Running Jupyter notebooks on GPU on AWS: a starter guide》则进一步解释了如何在云端环境中运行 Jupyter Notebook 并充分利用 GPU 性能。 如果不想依赖本地设备资源,则可以在云平台上执行代码从而节省笔记本电脑的压力[^2]。这种方法特别适合那些希望快速测试或扩展其项目的开发者们。 #### 安装必要的软件包和支持库 要让 Keras 使用 NVIDIA CUDA 技术驱动下的 GPU 进行计算,请先安装 TensorFlow 或其他兼容后端版本作为主要引擎之一,并确保已正确设置了相应的硬件驱动程序以及 cuDNN 库文件路径等参数。对于某些特定需求来说还可以考虑额外引入像 Elephas 这样的第三方插件来进行分布式训练等功能增强[^4]: ```bash pip install tensorflow-gpu==<version> pip install keras==<version> pip install elephas # 可选组件 ``` 注意替换 `<version>` 参数为你实际需要的目标发行版号。 #### 修改脚本实现多核调度优化 当完成上述准备工作之后就可以着手调整 Python 脚本来激活 GPU 功能了。下面给出了一段示范性的代码片段展示怎样定义神经网络结构并通过指定 `with tf.device('/gpu:<id>')` 来强制分配任务到某一块具体的图形处理器上运行: ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from tensorflow.keras.optimizers import Adam model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(28, 28))) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) opt = Adam(lr=0.001) # Compile model using GPU device context manager. with tf.device('/gpu:0'): model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 此部分逻辑会告诉操作系统优先调用编号为 '0' 的显卡参与运算过程。 #### 结合 FastAI 工具简化开发体验 除了直接操控底层 API 外,也可以借助更高级别的封装解决方案比如 FastAI 框架来自动生成复杂的流水线作业链路图谱并且自动适配最佳实践模式下的超参组合方案[^3]。这不仅能够显著降低初学者的学习门槛还能有效提升整体工作效率。 ---
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