使用tensorflow下的GPU加速神经网络训练过程

最新推荐文章于 2024-07-28 22:22:43 发布
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#人工智能 #python

本文详细介绍如何下载并安装CUDA8.0及cuDNNv5.1，配置环境变量，以及如何使用tensorflow-gpu1.0和keras2.0版本进行深度学习开发。特别注意，对于英伟达MX150显卡，文章提供了配置GPU内存自动增长的代码示例。

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

下载CUDA8.0，安装

下载cuDNN v5.1安装。放置环境变量等。

其他版本就不装了。不用找其他版本的关系。

使用tensorflow-gpu1.0版本。

使用keras2.0版本。

 

有提示的。

有时候可能需要分配使用空间自动增长：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config)

英伟达 MX150。华硕FL8000

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用GPU加速神经网络训练
DesertGuest的博客
05-07 2394
前言 本文记录了做毕设过程中，为了加速神经网络的训练，如何让tf能识别到GPU并加速，加速前resnet架构一个epoch需要跑40分钟，使用mx150（一个laptop的极普通显卡，cuda核心仅有384个）可以加速到4分钟以内，极大的缩短了训练时间，感谢悉心指导我的刘学姐。 电脑配置：dell 灵越7580 解决过程： 工具：anaconda3 pycharm2021.3.3 1、 包版本 Python：3.7 tensorflow：2.1.0 cudatoolkit：10.1 cudnn：7
深度学习(8)--如何在tensorflow中用GPU来训练神经网络
GodFishhh的博客
01-30 2724
如何在tensorflow中用GPU来训练神经网络
基于tensorflow_gpu 1.9.0实现的第一个神经网络：简单图像分类
davidhopper的博客
07-26 1287
示例来源于Tensorflow的官方教程。 基于tensorflow_gpu 1.9.0实现的第一个神经网络：简单图像分类，代码如下： #!/usr/bin/env python import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
深度学习之五：使用GPU加速神经网络的训练
luchi007的专栏
03-30 3371
多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU，GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。Theano支持GPU编程，但是只是对英伟达的显卡支持，而且对于Python编程而言，修改一些代码就可以使用GPU来实现加速了。   一，首先需要安装GPU环境（说明：我开始按照官网步骤发生了错误，下面是我综合网上一些资料最后安装成功之后的环境配置，本人机器能用）   安装Cuda，Cuda是英伟达公司提供的GPU开发环境，可以直接在官网上下载，我安装的是window
TensorFlow2在Linux上：GPU加速深度学习模型训练指南
lazycatlove的博客
07-28 560
这条命令不仅可以查看当前NVIDIA驱动的版本（即470.86），还可以查询与此驱动相匹配的Cuda版本（即11.4），虽是匹配，但是Cuda的版本可以略低于此时驱动匹配的Cuda版本，因此，我们可以安装版本高一点的驱动，来兼容不同版本的Cuda！这条命令是查看当前Cuda的版本，即实际安装的Cuda版本，由上图可知服务器实际安装cuda的版本为11.0.207。可知，11.0版本的cuda应该安装tensorflow-2.4.0版本的，python版本要在3.6~3.8之间的。， 而不是11.4!
使用TensorFlow实现的深度神经网络_ TensorFlow深度神经网络.zip
10-01
在实际应用中，深度神经网络往往需要在GPU或TPU等硬件加速器上进行训练和推理。TensorFlow能够有效地利用这些硬件资源，加速模型的训练过程。它还提供了分布式计算能力，使得在多个计算节点上并行处理成为可能，大幅...
tensorflow使用GPU训练
ftfy123的博客
03-04 1万+
1. 查看gpu的使用详情： （1）查看gpu使用情况 nvidia-smi.exe # windows上 nvidia-smi -l #linux服务器上 # 显示的结果中 Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率； （2）linux上查看进程占用gpu的情况： ##实用技巧： ##如果你在linux终端运行深度学习python脚本文件，运行中发现占用多个GPU和内存...
缺陷检测-胶囊表面缺陷检测项目实战-tensorflow+GPU加速-检测凹陷+缺失-优秀毕业设计-优质项目实战.zip
最新发布
10-17
而GPU加速技术能够显著加快神经网络训练和预测的速度，这对于实时或近实时的缺陷检测系统来说至关重要。 胶囊表面缺陷检测项目的实施，不仅需要对图像处理和机器学习有深入的理解，还需要考虑到实际的生产环境和...
深度学习笔记（二）：基于tensorflow gpu版本的深度神经网络程序总览
10-11
在第一篇笔记深度学习笔记（一）：基于numpy的深度神经网络程序总览 之后，又用tensorflow的gpu版本实现了一遍，果然封装很好，写起来很舒服，速度也快很多，100次epoch分分钟就结束了，效果和第一篇笔记中基于numpy的效果差不多，以下是代码，比基于numpy的代码少了一多半。
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Taylor Guo
06-11 9434
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tensorflow使用gpu的解决方案
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09-26 622
感觉tensorfloe-gpu限制比较多 探索出来的一种可行办法： 1.安装miniconda(anaconda不行，如果本机装了的话，建议卸载) 2.在base环境下安装conda install tensorflow=2.0.0 这里我试过最新的2.3版本，不太行。2.0.0版本会附带装上cudatoolkit（10.0.130）和cudnn（7.6.5） 比较简洁 然后在vscode下选择对应的ipython kernel 3.测试gpu版本是否可用 import tens...
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方法1：下载gpu-Z，然后运行tensorflow一个训练，然后打开gpu-z，看到load等数据百分比，变大就是在用了，如图 方法2,：安装nvidia-smi，配置好路径，在cmd里输入 nvidia-smi，看显示出来的信息。这个方法我没有试过，但是据说在linux和Windows下都有用。
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TensorFlow如何提高GPU训练效率和利用率 9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(￣...
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1.前言：显卡昂贵，且用且珍惜！话说，安装了gpu版tf，跑跑小代码总觉得是杀鸡焉用宰牛刀的感觉。因此，我决定，跑个测试代码，来瞅瞅。2.代码如下：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([...
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本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集，解决二分类问题。 下面我们首先说一下，训练神经网络的一般过程： 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及反向传播优化的算法 3.生成会话(Session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 要记住的一点是，无论神经网络的结构如何变化，以上三个步骤是不会改变的。     完整代码如
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11-01 425
GPU版本： 注意都是Tensorflow1.0版本，2.0版本不再用Session了， import tensorflow as tf import numpy as np import os import time ISOTIMEFORMAT = '%Y-%m-%d-%H-%M-%S' localtime = time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtim...
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通过使用TensorFlow GPU版本实现深度神经网络，可以显著提升模型训练的速度和效率。这使得深度学习的研究和应用更加高效，尤其是在处理大规模数据集时。掌握TensorFlow框架并了解如何利用GPU加速，对于希望在深度...
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