如何在基于tensorflow的深度学习框架keras中指定GPU

最新推荐文章于 2024-07-23 17:23:25 发布
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本文介绍如何通过环境变量设置CUDA设备顺序及可见设备，实现GPU资源的有效管理和利用。 
import os
 
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" 
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"

原文

深度学习框架keras安装（后端基于Tensorflow/theano）
Moxiao__墨箫
08-25 3786
1、安装python3、tensorflow、numpy、scipy安装python3及开发工具sudo apt-get install python3 sudo apt-get install python-setuptools安装pipsudo apt-get install python3-pip安装tensorflow/numpy/scipypip3 install numpy pip3 i
Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练
MUKAMO的博客
05-19 1777
在进行TensorFlow分布式训练时，优化数据加载是关键。使用tf.data.Dataset对象加载数据，确保数据按全局批量大小进行批处理。使用dataset.cache()将数据缓存至内存或本地文件以加快迭代速度。dataset.prefetch(buffer_size)使数据预取与模型训练异步进行，减少延迟。此外，使用ModelCheckpoint回调定期保存模型以实现容错性。这些技术结合使用，可显著提高分布式训练的效率和性能。
Windows10配置TensorFlow-GPU及Keras教程
数清风的博客
11-30 1万+
引TensorFlow是Google推出的深度学习开源框架。相比于Keras、Caffe等框架，TensorFlow在GitHub上的star数量、fork数量、contributor数量都一骑绝尘。到今天为止（2017-11-30），TensorFlow官方已经宣布原生支持Windows操作系统，但目前，仍主要通过CUDA支持Nvidia的GPU，AMD系显卡可通过OpenCL支持，但成熟度较低。
tensorflow/keras使用GPU进行训练
麦田里的守望者
01-07 1万+
原文 1 需要的环境配置 Anaconda环境，Anaconda安装教程 CUDA，CUDA下载，这里需要注意CUDA、cuDNN、tensorflow的对应版本，对应版本查询 cuDNN，cuDNN下载，这里需要注册 tensorflow-gpu keras 2 CUDA安装与配置 进入CUDA下载页面选择对应的CUDA版本： 选择一个需要下载的版本，然后选择系统以及安装方式进行安装。 2.1 这里以本地安装（local）为例： 你可以选择精简安装和自定义安装: 精简安装：安装默认需要的包，这里
tensorflow/keras指定运行时显卡及限制GPU用量
zhongzhh8的博客
05-08 1532
tensorflow和基于tensorflow的keras运行时会自动占用所有gpu，为了限制程序的gpu占用量，可以指定程序只使用某一个gpu，参考： https://blog.youkuaiyun.com/A632189007/article/details/77978058 其中可以在程序开头位置加入语句 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ...
keras以tensorflow指定GPU与CPU
WhatUwannadO的博客
11-27 2081
由于显卡显存不够,所以就只能一部分模型用gpu,一部分用cpu. # tensorflow指定cpu或gpu # import tensorflow as tf # import os # from tensorflow.python.client import device_lib # print(device_lib.list_local_devices()) # # print...
Tensorflow深度学习框架中文详解，一个开源的基于python的机器学习框架
03-17
### Tensorflow深度学习框架中文详解 #### 一、Tensorflow简介 TensorFlow是一个由Google Brain团队研发的强大机器学习平台，自发布以来迅速成为业界最受欢迎的深度学习框架之一。作为一个开源项目，TensorFlow...
基于Tensorflow-gpu+keras的深度学习平台搭建
是你啊深茗的博客
07-29 2555
基于Tensorflow-gpu+keras的深度学习平台搭建 本人最近开始接触深度学习，用matlab跑过最简单的神经网络代码，其它都是小白，也没有学过python，本文将分为5个部分讲述anaconda的安装，CUDA的安装，cuDNN的安装，python环境的安装，pycharm的安装。顺便说下，我的显卡是NVIDIA，因此可以用gpu来加速深度学习。系统则是Win10。 一、Anaco...
深度学习框架对比：TensorFlow、PyTorch和Keras的优缺点和适用场景
m0_61677543的博客
06-05 2318
TensorFlow、PyTorch和Keras的优缺点和适用场景
Windows下tensorflow-keras深度学习训练环境GPU加速问题
最新发布
qingteng2020的博客
07-23 649
首先，请确保电脑上已经安装了 Anaconda。如果没有，请按照下载安装安装和使用可参考：继续去官网安装cuda和cuDNN下载对应版本，本机是cuda 12.4和cudnn 11.6输入以下命令来创建一个名为py38_test的新虚拟环境（名称自己定），指定 Python 版本为 3.8.8为了支持 TensorFlow-GPU，我们需要安装CUDA Toolkit 11.3和cuDNN 8.2.1以支持GPU加速安装 CUDA然后安装tensorflow-gpu。
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BangGui02
07-26 6万+
在用tensorflow训练深度学习模型的时候，假设我们在训练之前没有指定GPU来进行训练，则默认的是选用第0块GPU来训练我们的模型，而且其它几块GPU的也会显示被占用。有些时候，我们更希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型，而不是用这种默认的方法。接下来将简单介绍两种简单的方法。 我们现有的GPU个数如下所示： 1.第一种通过tf.device()函数来指定训练时所
如何让Keras默认使用TensorFlow-gpu
Kp0fS的草稿纸
07-24 4025
我和他遇到了相同的问题： https://blog.youkuaiyun.com/qq_37828488/article/details/87539549 利用他的方法，我成功解决了问题： pip unistalltensorflow pip unistalltensorflow-gpu pip unistallkeras pip installtensorflow-gpu=...
搭建基于tensorflow-gpu版本的Keras环境全过程
qq_26658517的博客
03-31 2400
参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/u013165921/article/details/77891913 1.编译环境使用anaconda 2.下载cuda cuda是NVIDIA的GPU计算数学库和编译器，此时需要打开控制面板—NVIDIA—帮助—系统信息—组件 查看自己的电脑支持什么版本的cuda。 cuda下载链接： cuda8.0但是c...
Keras以及Tensorflow强制使用CPU，GPU
mjiansun的专栏
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Keras如果是使用Theano后端的话，应该是自动不使用ＧＰＵ只是用ＣＰＵ的，启动ＧＰＵ使用Theano内部命令即可。  对于Tensorflow后端的Keras以及Tensorflow会自动使用可见的ＧＰＵ，而我需要其必须只运行在ＣＰＵ上。网上查到三种方法，最后一种方法对我有用，但也对三种都做如下记录： 使用tensorflow的 with tf.device('/cpu:0'):函数。简单...
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1. 训练运行时候指定GPU 运行时候加一行代码： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py 2. 运行过程中按需或者定量分配GPU tensorflow直接在开启Session时候加几行代码就行，而Keras指定GPU，并限制按需用量和TensorFlow不太一样，因为keras训练是封装好的，不好对Session操作。如下是两种对应的操作。 ke...
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Keras无法调用tensorflow-gpu的解决方案
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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/tensorflo...
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1.backend的设置 (1) sudo gedit ~/.keras/keras.json #The default configuration file looks like this: { "image_dim_ordering": "tf", "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend"
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