tensorflow 单机多GPU 实例

最新推荐文章于 2025-05-19 23:14:19 发布
最新推荐文章于 2025-05-19 23:14:19 发布
阅读量7.2k 收藏 4
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： TensorFlow
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guotong1988/article/details/74355637
这篇博客探讨了在TensorFlow中如何实现单机多GPU的并行化训练，指出默认情况下TensorFlow可能会占用所有GPU但仅使用一个。通过引用GitHub上的CIFAR-10多GPU训练实例，博主引导读者关注代码中从第170行开始的关键部分，以了解并行化配置的细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tensorflow 单机多GPU mnist实例
Love-Coding
07-07 5142
https://github.com/normanheckscher/mnist-multi-gpu/blob/master/mnist_multi_gpu_batching_train.py自己改的时候，注意的是要用tf.get_variable而不是tf.Variable
tensorflow 多GPU数据并行又一实例
Love-Coding
11-06 1286
https://github.com/allenai/bilm-tf/blob/master/bilm/training.py
tensorflow_multigpu_imageNet
01-17
ImageNet；tensorflow；image classification；场景分类
tensorflow的gpu和cpu计算时间对比的小例子
qq_39444290的博客
06-11 792
例子1 参数设置 NVIDIA3070, cuda11.2 cudnn8.1.0 tensorfow2.5.0,tensorflow-gpu2.5.0 cpu约80 s计算1代epoch, 而 gpu却约3 s计算一代epoch # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/6/11 16:03 # @Author : chuqianyu # @FileName...
多卡跑ollama run deepseek-r1
最新发布
caoyongsheng的博客
05-19 608
export OLLAMA_SCHED_SPREAD=1 # 启用多卡负载均衡。的显存需求未超过单卡容量（如单卡 24GB），Ollama 不会自动启用多卡。在run一个8b的就可以看出来多卡了。# 设置环境变量并启动模型。
TensorFlow单机模式和分布模式
闲逸的炫鹰
11-21 1426
client 客户端，设计计算蓝图，通过Session的接口与master以及多个worker相连接 master 负责所有的worker按照流程执行计算图 worker 每一个worker可以与多个硬件设备相连，比如CPU和GPU，并负责管理这些硬件 device TensorFlow单机模式下，client，master，worker全部在同一台计算机上的同一个进程中 分布模式下，允许cli...
tensorflow multi gpu
liudiudiu
09-06 580
模型复制、batch拆分 把模型往每个GPU上拷贝一份，然后把数据平均分配到GPU 等所有GPU处理完一批数据，然后同时更新所有的参数 往GPU上拷数据是非常耗时的，所以我们再CPU上存储、更新所有的参数 梯度都是再GPU上计算的，平均、更新 、在CPU上 模型参数更新为 所有模型副本的平均梯度 变量共享 将变量和操作放在模型上 计算单一模型的inference和gradients...
multigpu tensorflow
qq_20611245的博客
06-01 356
多GPU TF
TensorFlow 2.0多GPU训练：加速模型训练的10大技巧
![收敛标准-tensorflow 2.0 preview -api-简介- 02]...本文首先介绍了TensorFlow 2.0及其在多GPU训练方面的基础，深入探讨了多GPU训练的理论基础、同步机制和分布式计算框架。接着，本
tensorflow gpu利用率为0_TensorFlow 2.0 常用模块7：tf.config
weixin_39617113的博客
11-30 453
文 /李锡涵，Google Developers Expert本文节选自《简单粗暴 TensorFlow 2.0》在上一篇文章中，我们介绍了tf.TensorArray的建立方式。本来接下来将介绍 TensorFlow 中的常用模块 tf.config，如何合理分配显卡资源，设置显存使用策略。指定当前程序使用的 GPU很多时候的场景是：实验室 / 公司研究组里有许多学生 / 研究...
TensorFlow - Multi GPU Computation
roymustang的博客
07-23 488
1多gpu训练预期 两张卡模型3090和4张差距较小 1benchmark模型过于简单，主要时间是cpu和gpu之间的通信时间 2内存速度不快，增加通信时间，主要时间花在通信上 3batchsize不高时，就算修改多显卡有时候也只会用一块 4多显卡要有代码修改优化器 from keras.utils import multi_gpu_model 转载 http://blog.s-schoener.com/2017-12-15-parallel-tensorflow-intro/ 1训练速度与使用的
Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow 多卡测试_TensorFlow分布式部署【单机多卡】
weixin_42421824的博客
12-24 397
原理简介TensorFlow支持指定相应的设备来完成相应的操作，所以如何分配任务是很关键的一环。GPU擅长大量计算，所以整个Inference和梯度的计算就交给GPU来做，更新参数的小事情就交给CPU来做。这就比如校长要知道整个年级的平均成绩，就把改卷子的任务分配给每个班的老师，每个班的老师批改完卷子以后，把各自班级的成绩上交给校长，校长计算个平均数就行。在这里，校长就是CPU，每个班级的老师就是...
Tensorflow并行计算：多核(multicore)，多线程(multi-thread)，图分割(Graph Partition)
热门推荐
rockingdingo的博客
02-18 3万+
Tensorflow的并行计算:多核,多线程,图分割(Graph Partition) 利用tensorflow训练深度神经网络模型需要消耗很长时间，因为并行化计算就为提升运行速度提供了重要思路。Tensorflow提供了多种方法来使程序的并行运行，在使用这些方法时需要考虑的问题有：选取的计算设备是CPU还是GPU，每个CPU多少核的资源并行计算，构建图Graph时消耗资源如何分配等等问题。下面我们以Linux多核CPU的环境为例介绍几种常见方法来提升你的tensorflow程序的运行速度。
tensorflow 多GPU编程
observadores的博客
06-28 265
1、如何在tensorflow中实现多GPU编程，目前看到介绍最详细的是 tensorflow 多GPU编程 （膜拜大佬） 2、如何在keras中实现多GPU编程，详见官方文档Multi-GPU and distributed training 3、实验： 修改tensorflow官方教程中的 基于注意力的神经机器翻译” 在合适的地方添加x下列句子。 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() with strategy.scope(): str
4.8 分布式训练
qq_40066957的博客
05-08 733
4.8 分布式训练 学习目标 目标 掌握TensorFlow的分布式训练接口使用 应用 无 当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy`中为我们提供了若干种分布式策略，使得我们能够更高效地训练模型。 4.8.1 Tenso...
tensorflow 单机多卡到分布式 记录
qq_32110859的博客
07-25 1707
import argparse import sys import tensorflow as tf import model import icdar import time import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import slim tf.app.flags.DEFINE_integer(...
tensorflow、多GPU、多线程训练VGG19来做cifar-10分类
qq_34009929的博客
05-29 3042
背景：几天前需要写个多GPU训练的算法模型，翻来覆去在tensorflow的官网上看到cifar-10的官方代码，花了三天时间去掉代码的冗余部分和改写成自己的风格。代码共有6部分构成：1、data_input.py 由于cifar-10官方训练集和验证集都是.bin格式文件，故使用同一份数据读入代码2、network.py 搭建VGG19，返回带weight decay的变量loss和交叉熵之和作...
tensorflow训练数据制作，多线程队列读取、mult-gpu模型并行实现
zhayushui的专栏
07-12 860
参考：https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/79028094
如何利用多gpu并行推理
12-27
对于深度学习框架中的多GPU并行推理，无论是TensorFlow还是PyTorch，都有各自的方式来进行配置和实现。 #### TensorFlow 多GPU 并行推理 在TensorFlow中，可以利用`tf.distribute.Strategy`接口来简化跨多个计算...
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

-Love-Coding-

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值