多GPU Tensorflow

最新推荐文章于 2019-09-15 23:49:00 发布
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tensorflow 多gpu训练
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当使用多个gpu训练时,输入数据为batch_size*num_gpu,这样模型训练时间可以大大较小.tensorflow中使用制定gpu可以通过tf.device()实现.例如我想使用0号显卡:gpu_ind=0 with tf.device("/gpu:{}".format(gpu_ind))下面介绍一下多gpu模型训练.代码参考自OpenSeq2Seq:https://github.com/N
tensorflow:Multiple GPUs
jiandanjinxin的专栏
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TensorFlow 多GPU范例
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05-29 633
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09-15 884
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tensorflow-gpu测试代码.py
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Theano和Tensorflow多GPU使用问题
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09-25 3244
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0)，2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。 1. theano: ValueError: Could not infer context from inputs  THEANO_FLAGS="contexts=dev0->cuda0;dev1->cuda1,gpuarray.prea
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tensorflow学习笔记（三十一）：构建多GPU代码
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构建多GPU代码结构 先构建单GPU代码 写个函数multi_gpu_model(num_gpus)来生成多GPU代码，并将对象保存在collection中 feed data run 如何构建单GPU代码见之前博客构建TF代码 不要在单GPU代码中创建optimizer op,因为是multi gpu，所以参数更新的操作是所有的GPU计算完梯度之后，才进行更新的。如何实现multi_gpu_mo
Tensorflow 源码分析-GPU调用是如何实现的
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转载自https://www.azraelkuan.me/archives/multiply-gpu-parallel-training-using-tensorflow 本文由 azraelkuan 创作，采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名 基本简介 深度学习框架一般都支持多GPU并行计算,主要分为数据并行
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