关于应用gpu训练神经网络的注意事项

最新推荐文章于 2025-02-10 00:19:30 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zkp_987/article/details/79766281
本文讨论了在使用GPU进行训练和评估时需要注意的问题，特别是如何合理分配GPU资源以避免内存溢出错误。文章强调了在不同GPU上分别运行train和evaluation的重要性。

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

对于GPU来说，一定要注意的是，要分别在两个GPU上，或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分，否则限于GPU擅长迭代而不擅长逻辑的特性，会发生OOM（out of memory）

PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练
weixin_43981621的博客
08-20 9872
PyTorch学习笔记（16）–在GPU上实现神经网络模型训练     本博文是PyTorch的学习笔记，第16次内容记录，主要介绍如何在GPU上实现神经网络模型训练。 目录PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练1.为什么要用GPU1.1GPU是什么1.2用GPU训练网络模型的好处2.如何用GPU训练神经网络模型2.1代码修改方法12.1代码修改方法23.学习小结 1.为什么要用GPU 1.1GPU是什么     在一台笔记本中往往会听到cpu这个词汇，是中央处理单元（centra
用GPU加速神经网络训练
DesertGuest的博客
05-07 2399
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
深度学习之五：使用GPU加速神经网络的训练
luchi007的专栏
03-30 3373
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
调用GPU进行神经网络的训练 GPU环境的搭建
WuwuwuH_的博客
04-13 1005
1. 下载安装CUDA 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载界面如图所示。根据自己的Tensorflow版本，选择相应版本的CUDA进行安装，然后根据计算机及操作系统的种类进行进一步的选择（下载方式建议选择local，network方式可能会出现一些错误） 注意：在进行安装时，选择自定义安装路径，否则会因为临时解压目录和安装目录相同 ，导致安装结束后，临时解压目录被删除，所以安装目录也被删除。以至于在复制cuDNN文件时找不到文
用GPU训练神经网络的设置步骤
hakuna00的博客
12-09 1701
Tensorflow-gpu的调用
lstm模型训练和应用注意事项
11-28
在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够学习长期依赖信息，解决了传统RNN在序列数据处理中的梯度消失问题。为了充分发挥LSTM模型的潜力，对其进行有效训练和合理应用尤为...
神经网络的训练过程详解
最新发布
with_the_wind13的博客
02-10 1127
首先，我们需要定义一个神经网络的结构，比如输入层有2个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有1个神经元。使用验证集评估模型性能，若表现不佳，可能需要调整网络结构、激活函数或损失函数。选择适合的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、动量方法（SGM）、Adam等，调整学习率和其他超参数。损失函数根据任务类型选择，比如交叉熵损失用于分类任务，均方误差用于回归任务。传统上，神经网络处理单个样本，但现代框架支持批量计算，可提高训练效率。根据损失函数计算参数梯度，并更新权重和偏置，以最小化损失。
GPU版本卷积神经网络
01-06
在本项目中，"GPU版本卷积神经网络"是利用MATLAB编写的，目的是利用图形处理器（GPU）的强大计算能力加速神经网络的训练过程。MATLAB 2013a版本包含了对GPU计算的部分支持，使得开发者能够利用CUDA（Compute Unified...
对于神经网络的边缘计算以及嵌入式等应用
weixin_54905771的博客
01-23 2185
引言 对于神经网络的边缘计算以及嵌入式等应用，目前市场的前景广阔；各个头部企业对于物联网的布局和国家工业2.0时代的到来，为神经网络在实地场景中的应用带来了更为可观的经济价值。而对于现有的神经网络进行压缩，从而实现在小型低功耗设备上边缘计算的应用，意义也变得更为深远。本文针对现有的常见神经网络压缩进行简单的概括和阐述，并在笔者的理解上对于未来神经网络的发展方向给出自己的看法。 1.各种压缩方法概述 1.1权重裁剪 对于压缩模型而言，部分研究认为很多卷积核对于最终输出的贡献是较少的，通过一些...
pytorch 多 gpu 训练代码.docx
03-24
同时，我们也探讨了数据集和模型的准备、多 GPU 环境的搭建、损失函数与优化器的选择、训练过程中的注意事项，以及模型的保存与加载等重要环节。掌握这些技能将有助于开发者在实际项目中更好地应用深度学习技术。
外接gpu 训练神经网络,显卡训练神经网络
aifans_bert的博客
08-27 2188
使用神经网络训练，一个最大的问题就是训练速度的问题，特别是对于深度学习而言，过多的参数会消耗很多的时间，在神经网络训练过程中，运算最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。[GPU=图形处理器（英语：GraphicsProcessingUnit，缩写：GPU）]目前笔记本的显卡基本都是集成在主板上的，而且不同于台式机的兼容广谱，笔记本设计之初还会考虑内部功耗的要求，所有元件的电压、电流都是有一定要求的。...
深度神经网络模型训练时GPU显存不足怎么办？
热门推荐
一个努力吃胖的小瘦子的博客
04-03 1万+
前言 最近跑的模型都比较大，尤其是Bert， 这真的是难为我 1080ti 了， 在Bert的Example中，官方提供了一些 Trick 来帮助我们加速训练，很良心， 但感觉还不够，于是花费一些时间整理出一个 Trick 集合，来帮助我们在显存不足的时候来嘿嘿嘿。 本文分为两大部分，第一部分引入一个主题：如何估计模型所需显存， 第二个主题：GPU显存不足时的各种 Trick 。 监控 GPU 监...
显存不够用怎么办 —— 梯度累积
qq_39845931的博客
12-09 4934
???? 论如何用 GTX 3080 跑出 GTX 3090 的效果，节约显存好办法 —— 梯度累积 ????
利用gpu加速神经网络算法
clayanddev的博客
12-31 8536
“我这破笔记本的显卡竟然支持cuda，可以，很强！” 前言跳过废话，直接看正文继续神经网络的学习，这次按照speeding-up-your-neural-network-with-theano-and-the-gpu教程完成了theano版的神经网络，并用gpu进行加速。因为比较忙也比较懒的原因，这里就简单列一下代码，环境的配置改天有空再写吧，没空就算了，比较关键的几个就是Anaconda2 、CU
【cuda】使用GPU训练神经网络
xudawu201的博客
06-26 284
【代码】【cuda】使用GPU训练神经网络。
PyTorch完整的神经网络模型训练（使用GPU训练）
Joining667的博客
03-10 9085
使用GPU进行神经网络模型训练可以加速训练速度、处理大规模数据和模型、提供更好的模型性能，并且与PyTorch等深度学习框架良好地集成。这些优点使得GPU成为加速神经网络训练的重要工具，为研究人员和从业者提供了更高效的深度学习开发环境。
如何采用GPU训练
爱学习的小登西的博客
05-09 2087
如何采用GPU训练 方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可 import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import time # 将model文件夹中有的东西都引入过来 # from model import * # 准备数据集 t
PyTorch 进阶之路：在 GPU 上训练深度神经网络
小白学视觉
07-31 1786
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达选自 | Medium作者 | Aakash N S参与| Panda本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。在之前的教程中，我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型，并且达到了约 86% 的准确度。但是，我们也注意到...
神经网络——利用GPU训练
qq_42806080的博客
01-27 2067
有两种方式可以实现 目录方式1(.cuda)方式2（.to(device)） 方式1(.cuda) 将网络模型、数据（输入、标注）和损失函数引入cuda() 网络模型： if torch.cuda.is_available(): test = test.cuda() # 使用GPU 损失函数： if torch.cuda.is_available(): loss_fn = loss_fn.cuda() 数据：（训练数据和测试数据） imgs, targets = data if to
BP神经网络在图像压缩中的应用方法
- **训练数据**：训练神经网络时需要大量多样化的图像数据，以保证模型具有足够的泛化能力。 - **过拟合问题**：在使用BP神经网络进行图像压缩时，需要注意模型的过拟合问题，即模型对训练数据过度拟合，导致泛化...
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