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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。...数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。

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教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合

良好拟合实例 5. 过拟合实例 6. 多次运行实例 1. Keras 中的训练历史 你可以通过回顾模型的性能随时间的变化来更多地了解模型行为。 LSTM 模型通过调用 fit() 函数进行训练。...我们将从损失最小化的角度考虑在训练集和验证集上的建模技巧。 3. 欠拟合实例 欠拟合模型就是在训练集上表现良好而在测试集上性能较差的模型。...良好拟合实例 良好拟合的模型就是模型的性能在训练集和验证集上都比较好。 这可以通过训练损失和验证损失都下降并且稳定在同一个点进行诊断。 下面的小例子描述的就是一个良好拟合的 LSTM 模型。...过拟合实例 过拟合模型即在训练集上性能良好且在某一点后持续增长，而在验证集上的性能到达某一点然后开始下降的模型。 这可以通过线图来诊断，图中训练损失持续下降，验证损失下降到拐点开始上升。...具体而言，你学到了： 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、良好拟合和过拟合的模型。 如何通过平均多次模型运行来开发更鲁棒的诊断方法。 ?

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    Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

    同时，我们也注意到在训练过程中存在轻微的过拟合现象，这可能是由于数据集规模较小或模型复杂度较高所致。 为了进一步验证模型的有效性，我们在测试集上对模型进行了评估。...评估结果显示，模型在测试集上的准确率为88.52%，与验证集上的准确率一致。这表明模型具有良好的泛化能力，可以在未见过的数据上进行准确预测。...验证准确率在整个训练过程中保持稳定，表明模型没有出现过拟合或欠拟合现象。...这些结果表明，虽然模型在整体性能上表现良好，但在某些类别上仍存在一定的误判情况。...通过绘制损失曲线、生成分类报告和混淆矩阵等方法，我们全面评估了模型的性能，并发现模型在测试集上取得了良好的预测效果。

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    Python深度学习TensorFlow Keras心脏病预测神经网络模型评估损失曲线、混淆矩阵可视化

    同时，我们也注意到在训练过程中存在轻微的过拟合现象，这可能是由于数据集规模较小或模型复杂度较高所致。为了进一步验证模型的有效性，我们在测试集上对模型进行了评估。...评估结果显示，模型在测试集上的准确率为88.52%，与验证集上的准确率一致。这表明模型具有良好的泛化能力，可以在未见过的数据上进行准确预测。...验证准确率在整个训练过程中保持稳定，表明模型没有出现过拟合或欠拟合现象。...这些结果表明，虽然模型在整体性能上表现良好，但在某些类别上仍存在一定的误判情况。...通过绘制损失曲线、生成分类报告和混淆矩阵等方法，我们全面评估了模型的性能，并发现模型在测试集上取得了良好的预测效果。

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    Tensorflow学习——Eager Execution

    更轻松的调试功能 - 直接调用操作以检查正在运行的模型并测试更改。使用标准 Python 调试工具进行即时错误报告。...将层组合成模型时，可以使用 tf.keras.Sequential 表示由层线性堆叠的模型。...(1)_ = tf.matmul(x_gpu1, x_gpu1) # Runs on GPU:1基准对于计算量繁重的模型（如在 GPU 上训练的 ResNet50），Eager Execution 性能与...为了构建和训练由图构建的模型，Python 程序首先构建一个表示计算的图，然后调用 Session.run 来发送该图，以便在基于 C++ 的运行时上执行。...自动分发和复制（在分布式系统上放置节点）。部署为 Eager Execution 编写的代码更加困难：要么从模型生成图，要么直接在服务器上运行 Python 运行时和代码。

    3K20

    教你预测北京雾霾，基于keras LSTMs的多变量时间序列预测

    本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的。 2、定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 首先，分割训练集和测试集。...为了加快这个演示模型的训练，我们仅仅在第1年数据上拟合模型，然后在剩余4年的数据上对其进行评估。 如果你有时间，可以试试倒置一下，在前4年数据做训练，最后1年数据做测试。...(history.history['val_loss'], label='test') pyplot.legend() pyplot.show() 可以看到，测试损失低于训练损失，该模型可能过度拟合训练数据...3、评估模型 拟合模型后，开始预测测试集。 将预测结果与测试集结合起来，并反转缩放。 还要将测试集真实的污染结果数据和测试集结合起来，进行反转缩放。

    1.2K31

    LSTM 08：超详细LSTM调参指南

    本文代码运行环境： cudatoolkit = 10.1.243 cudnn = 7.6.5 tensorflow-gpu = 2.1.0 keras-gpu = 2.3.1 ---- 相关文章 LSTM...8.2 诊断欠拟合和过拟合 8.2.1 Keras中的实现 8.2.2 Diagnostic Plots 8.2.3 欠拟合 8.2.4 较好拟合 8.2.5 过拟合 8.2.6 多次运行 8.3 调试问题方法...在绘制图像的时候注意！ 针对训练集验证集的划分，Keras还允许指定一个单独的验证数据集，同时拟合模型，该模型也可以使用相同的损失和度量进行评估。...8.2.3 欠拟合 欠拟合模型在训练数据集上表现良好，而在测试数据集上表现较差（泛化能力不好）。这可以从训练损失低于验证损失的图中诊断出来，并且验证损失有一个趋势，表明有可能进一步改进。...','validation'], loc='upper right') plt.show() 8.2.5 过拟合 过拟合模型是指训练集的性能良好并持续改善，而验证集的性能提高到一定程度后开始下降的模型

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    ·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

    GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用GPU进行新的任务时，就可以并行运行了 如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。...有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行 大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行” 数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据...Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...(x, y, epochs=20, batch_size=256) 数据并行利用多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU上的模型为同一个神经网络，网络结构完全一样，并且共享模型参数。...设备并行 设备并行是在不同设备上运行同一个模型的不同部分，当模型含有多个并行结构，例如含有两个分支时，这种方式很适合。

    1.5K20

    用 Keras 编写你的第一个人工神经网络

    后端（backend）在你的硬件上自动选择最好的方式去表现用于训练和预测的神经网络,比如 CPU、GPU 或者分布式。 编译时, 我们需要额外定义训练网络所需要的参数。...训练模型 我们已经定义和编译了模型, 他是为高效地计算而准备的。 现在是时候在数据上训练模型了。 我们可以在加载的数据上训练和拟合模型,通过 fit() 函数。...# Fit the model model.fit(X, Y, nb_epoch=150, batch_size=10) 这就是在你的 CPU 或者 GPU 上发生的事情。 5....将这些放在一起 你已经看到用 Keras 创建你的第一个神经网络有多么简单、 运行以上的代码, 将会看到150个迭代中, 每次迭代的损失和准确率,以及最终的模型在训练集上的评估结果, 在我的 CPU 上耗时...我们拟合了上述例子, 用他来在训练集上作出预测, 假装我们之前没看到过这些数据。 做预测同样非常简单, 只需要使用 model.predict()。

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    caffe+报错︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropoutbatch Normalization

    每次训练遇到这个图片的时候就会产生NaN。 良好的习惯是，你有一个检测性的网络，每次训练目标网络之前把所有的样本在这个检测性的网络里面过一遍，去掉非法值。...Dropout不仅仅是训练一个Bagging的集成模型,并且是共享隐藏单元的集成模型。这意味着无论其他隐藏单元是否在模型中,每个隐藏单元必须都能够表现良好。...Dropout的另一个显著优点是不怎么限制适用的模型或训练过程。几乎在所有 使用分布式表示且可以用随机梯度下降训练的模型上都表现很好。...，将这些进程杀死掉，释放内存： 杀死进程命令：kill -9 PID 最后重新运行试验，就可以开始跑了，最后我终于知道为什么了： top是监视CPU的，而 nvidia-smi才是监视GPU的。...除了在神经网络单元上添加传统的L1/L2正则项外，Dropout更经常在深度神经网络应用来避免模型的过拟合。

    1.5K60

    Keras中神经网络模型的5阶段生命周期

    转换后的矩阵可以在你的CPU或GPU上执行。 不妨将编译看作是网络的预计算步骤。 编译是定义模型之后必须进行的步骤。所谓定义模型包括对现有模型采取优化方案，以及从保存的文件中加载一组预先训练的权重。...，就可以进行拟合，其本质是使用训练数据集不断调整网络上各节点的权重。...例如，对于在编译时指定了使用准确度作为测量指标的模型，我们可以在新数据集上对其进行评估，如下所示： # 返回一个list：[loss, accuracy] loss, accuracy = model.evaluate...我们将使用ADAM优化算法和对数损失函数，对batch大小为10的网络进行100个epoch的训练。 拟合完成后，我们将在训练数据上评估模型，然后在训练数据上在进行测。...具体来说，你了解到： 如何在Keras中定义，编译，拟合，评估和预测神经网络。 如何为分类和回归问题选择激活函数和配置输出层结构。 如何在Keras开发和运行您的第一个多层感知机模型。

    3.1K90

    文末福利 | 深度学习框架Keras与Pytorch对比

    我想这种方式你就会知道实际上发生了什么。由于这些模型训练步骤对于训练不同的模型本质上保持不变，所以这些代码实际上完全不必要的。...(4)控制CPU与GPU模式的比较 如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么在Keras中使用GPU是默认启用和完成的。如果希望将某些操作转移到CPU，可以使用以下代码。...例如，为了将我们之前的模型转移到GPU上运行，我们需要做以下工作: #获取GPU设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available(...(device) Keras在这方面的优势在于它的简单性和良好的默认设置 选择框架的一般建议 我通常给出的建议是从Keras开始。...Keras绝对是最容易使用、理解和快速上手并运行的框架。你不需要担心GPU设置，处理抽象代码，或者做任何复杂的事情。你甚至可以在不接触TensorFlow的任何一行的情况下实现定制层和损失函数。

    1.7K20

    R语言中的keras

    此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上；对用户友好，易于快速prototype深度学习模型；支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络，也支持两种网络的任意组合；支持任意网络架构：多段输入或多段输出模型...这意味着Keras 本质上适合用于构建任意深度学习模型（从记忆网络到神经图灵机）兼容多种运行后端，例如TensorFlow、CNTK和Theano。...GPU版本则需要运行如下代码： install_keras(tensorflow= "gpu") 安装成功的界面如下，如果失败需要多试几次，基本是网络不稳定的原因。...可以想象，如果整个网络有n个参数，那么我们可用的子网络个数为 2^n 。并且，当n很大时，每次迭代更新 使用的子网络基本上不会重复，从而避免了某一个网络被过分的拟合到训练集上。...batch_size一次训练所选取的样本数。BatchSize的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。

    2.5K40

    Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs

    在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 第一步，分割训练集和测试集。为了加快这个演示模型的训练，我们仅仅在第1年数据上拟合模型，然后在剩余4年的数据上对其进行评估。...(history.history['val_loss'], label='test') pyplot.legend() pyplot.show() 可以看到，测试损失低于训练损失，该模型可能过度拟合训练数据...评估模型 拟合模型后，开始预测测试集。 将预测结果与测试集结合起来，并反转缩放。还将测试集真实的污染结果数据和测试集结合起来，进行反转缩放。

    3.2K41

    机器学习 | 猫狗大战

    Keras 对于新手非常友好，本人之前使用过一阶段的 Tensorflow 感觉比较抽象，对于想快速入门机器学习的同学， Keras 是一款不错的选择 以下是三个框架这几年的流行程度，从中我们能看出一点趋势...loss=keras.losses.binary_crossentropy, metrics=['acc']) # 二分类所以使用二元交叉熵作为损失函数 利用批量生成器拟合模型 # 得出的结果是训练集和验证集上的损失和精度...，若同学们不想运行，我已经将训练好的模型保存起来，供你们使用 保存模型 # 保存模型，是开发的一种习惯 model.save('cats_and_dogs_small_1.h5') 模型预测 # 读取测试集中的数据...过拟合的原因主要是因为训练样本相对较少（猫狗各 2000 个） 结语 我在学习的过程中，发现使用 Keras 自带的样本迭代器来训练时速度很慢，主要原因是：每次训练的时候，时间大部分消耗在 CPU 读取数据上...，而真正训练的时间并不是很长，之后会介绍几种方法，不仅能提升训练精度，也能让训练的时间可能的短，即使你没有 GPU 来加速 在本公众号回复 机器学习 即可获取猫狗大战的程序、数据集、模型、训练数据等！

    1.5K20

    代码实例：如何使用 Google 近日推出的 TensorFlow 2.0 Preview

    TensorFlow 不容易 debug 例如当得到一个错误的结果时，NaN 或异常，它不会告诉你问题的来源， 当有很多操作时，调试起来会很棘手， 虽然有一个专门的调试器，但并不易使用。 ?...上运行，而不用来回使用 Python 和 CPU，可以显着提高性能。...创建了图表就可以使用 XLA 功能，XLA 可以分析图形并在执行速度和内存方面上提高其性能，运行更快，使用内存更少。 将模型部署到任何设备上，无论是移动电话还是集群都比较简单。...二者一起使用的方法有： 下面这个程序以 eager 模式运行，但在with块中，它以 graph 运行： ?...TensorFlow 2.0 正在摆脱 tf.layers，应该使用 Keras 层， keras loss 和 keras metrics 也将基于 tf.losses 和 tf.metrics。

    1.5K20

    在Keras和Tensorflow中使用深度卷积网络生成Meme（表情包）文本

    这里选择使用卷积网络，在Keras上构建conv网络模型的代码如下： EMBEDDING_DIM = 16 model = Sequential() model.add(Embedding(len...更多过滤器通常意味着更好的模型准确性，但训练速度较慢，运行时预测较慢，模型尺寸较大。但是如果数据太少或过滤器太多，模型可能会过度拟合，精度会下降，在这种情况下，应该减少过滤器。...: 1.3993 - acc: 0.5869 发现当训练损失/准确性比验证损失/准确性更差时，这表明该模型学习良好且不过度拟合。...如果使用AWS服务器进行训练，发现最佳实例为p3.2xlarge。这使用了自2019年4月以来最快的GPU（Tesla V100），并且该实例只有一个GPU，因为模型无法非常有效地使用多个GPU。...确实尝试过使用Keras的multi_gpu_model，但它需要使批量大小更大，以实际实现速度提升，这可能会影响模型的收敛能力，即使使用4个GPU也几乎不会快2倍。

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    lstm的keras实现_LSTM算法

    本文代码运行环境： cudatoolkit = 10.1.243 cudnn = 7.6.5 tensorflow-gpu = 2.1.0 keras-gpu = 2.3.1 ---- 相关文章： LSTM...可以看到这条线在图像上从左到右摆动，每一个像素一个时间步。 8.2.4 Prepare Input for Model 准备一个函数生成具有正确形状的多个序列，以便对LSTM模型进行拟合和评估。...( loss: %f, acc: %f % (loss, acc*100)) 运行示例将同时显示拟合模型的损失和准确性。...有文章说退回旧版本可以解决问题，其实不用，只需要指定运行的GPU即可正常运行（注意先查看本机的GPU信息，再指定name）： import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '/device:GPU:0' #GPU/CPU的name 查看本机CPU/GPU信息： from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices

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