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。...方法 2: 创建 .theanorc: 指导教程 方法 3: 在代码的开头手动设置 theano.config.device, theano.config.floatX： import theano theano.config.device...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...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。
但我们的电脑通常不能承受那么大的网络，不过你可以相对容易地在亚马逊上租用一个功能强大的计算机，比如E2服务你可以相对容易地按照小时租用在亚马逊EC2服务。...它建立在TensorFlow之上（但是Theano也可以使用）—— 一个用于数值计算的开源软件库。...租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享和编辑文档与实时代码。 Keras可以在GPU上运行cuDNN —— 深层神经网络GPU加速库。...我建议你看看几个CNN基准，比较不同的GPU和CPU上最流行的神经网络的运行时间。 我将向您手把手介绍如何通过预先准备的Amazon Machine Image（AMI）设置这样的深度学习环境。...好的，这个阶段很重要，因为你不仅要使用ssh，还要通过浏览器访问你的实例。 在端口8888上添加自定义TCP规则。仅允许从您的IP地址（8888和22（ssh））访问它。 ?
我们已经使用了这个列表的大部分技术在indico进行生产或开发，但是有少部分没有做。我会根据别人的经验，提供一个关于2017年python深度学习生态系统的清晰、全面的路径。...它支持在多个GPU上运行机器学习模型，为高效的数据流水线提供实用程序，并具有用于模型的检查，可视化和序列化的内置模块。...清晰的多GPU支持 缺点： · 起初在许多基准比Theano-based的选项慢，虽然Tensorflow正赶上它。...在Theano或TensorFlow上运行。 文档：https://keras.io/ 概要： Keras可能是最高水平，使用最友好的库。...： · 官方安装指南 · Keras用户Google群组 · Keras示例的存储库 · 在Docker上使用Keras的说明 ·
在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。...下图是发布于2010年Scipy上的Theano教程，图中对比了Theano下的GPU和CPU与当年其他的工具。这张图片发表于原创论文——《Theano——CPU和GPU的Python数学编译器》。...第一步：完成设置 从Kaggle网站上下载猫、狗的图片数据，将其保存在你的电脑上。在本文提到的示例中，我会在我的iMac电脑上运行代码。 ?...在fast.ai的github上同样能找到Vgg16，具体细节如下图： ? 第三步：实例化VGG ? Vgg16建立于Keras（我们将在稍后讨论更多关于Keras的内容）之上。...Keras是一个灵活的、易于使用的、建立在Theano和TensorFlow上的深度学习库。
虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。 主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。...事实上，大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano，使自己变得更加便利。 不要误会我的意思，我爱Theano，我只是不喜欢用Theano编写代码。...但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果。...它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。...8.nolearn 我在PyImageSearch博客上用过几次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上进行一些初步的GPU实验和在Amazon EC2 GPU实例中进行深度学习。
本篇文章介绍如何安装Theano 及Keras， Tensorflow深度学习的框架在windows环境上，并快速的使用Keras的内建范例来执行人工神经网络的训练。...但对于Linux环境不熟的人，使用windows环境仍然有它方便性存在，而对于Python程序语言来说，其程序码在Linux环境或windows环境做切换是很容易的，当然Theano ，Keras，Tensorflow...接下来开始正式介绍如何在一般常见的笔电上建构这个环境，在一般的笔电上也可以使用GPU加速训练人工神经网络的快感。...NVIDIA 940M 使用GPU加速及CUDA ，NVIDIA 的显卡仍然是必备，但是实际上测试最一般般常见 的940M ，950M显卡也可以使用，并且实测上其执行效能仍然快过单单使用CPU快很多...使用940M约0.9秒 第二个程序theano_gpu.py a.使用Intel CPU i7-6700HQ ，约3.019 sec b.使用GPU 950M 只需0.012 sec ，快了大约250
另一方面，Kubernetes 已经成为事实上的部署和管理机器学习工作负载的平台，但 Kubernetes 没有提供一种原生方式来使用 Bitfusion 的远程 GPU 池。...这一限制成为 Kubernetes 上的作业使用 Bitfusion GPU 的关键挑战。...该项目通过在 Kubernetes 使用 Bitfusion 的方式来实现 GPU 共享能力。...配额的设置和使用(可选) 5.1 设置配额 device plugin使用的资源bitfusion.io/gpu，使用以下命令来创建配额。...备注 Bitfusion device plugin 会更新 LD_LIBRARY_PATH 这个环境变量的值，如果用户在构建 docker 镜像时指定了这个值，建议在使用这个镜像时，在 yaml文件中通过以下方式来设置这个值
借助于扩展库pycuda，可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API，使用非常方便。...安装pycuda时要求已正确安装合适版本的CUDA和Visual Studio（注意，并不是版本越新越合适，目前2015暂时还不行，最好使用VS2013），然后再使用pip安装pycuda。...result += len(set(filter(None, dest))) print(time.time()-start) #上面的代码中把1也算上了，这里减去 print(result-1) 测试结果：在4...核CPU、640核GPU的笔记本上运行，本文代码为在CPU上运行的类似代码运行速度的8倍左右。
扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。...OpenCL（Open Computing Language）是跨平台的并行编程标准，可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台，既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上，大幅度提高了各类应用中的数据处理速度...import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.elementwise import ElementwiseKernel #判断素数的C语言版GPU...a_np中数字的平方根取整后加1 b_np = np.array(list(map(lambda x: int(x**0.5)+1, a_np))).astype(np.int64) #把数据写入GPU
“定时运行” 让我们展开本系列前两篇文章中你所设置的 Minetest 服务器作为如何使用定时器单元的第一个例子。如果你还没有读过那几篇文章，可以现在去看看。...这样做的原因可能是，在启动之前可能会用到其他的服务，例如发邮件给其他玩家告诉他们游戏已经准备就绪，你要确保其他的服务（例如网络）在开始前完全启动并运行。...:33 而 minetest.service 启动时间是 09:09:18，它们之间少于 1 分钟，关于这件事有几点需要说明一下：首先，请记住我们说过 OnBootSec= 指令是从引导完成后开始计算服务启动的时间...当 minetest.timer 的时间到来时，引导已经在几秒之前完成了。 另一件事情是 systemd 给自己设置了一个误差幅度margin of error（默认是 1 分钟）来运行东西。...你也可以检查系统上所有的定时器何时运行或是上次运行的时间： systemctl list-timers --all 图 2：检查定时器何时运行或上次运行的时间 最后一件值得思考的事就是你应该用怎样的格式去表示一段时间
在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。...既然打算使用 GPU，为什么还要安装 CPU 优化的线性代数库如 MKL 呢？在我们的设置中，大多数深度学习都是由 GPU 承担的，这并没错，但 CPU 也不是无所事事。...THEANO_FLAGS_CPU、THEANO_FLAGS_GPU 或 THEANO_FLAGS_GPU_DNN 直接设置 Theano 使用 CPU、GPU 还是 GPU+cuDNN。...使用 Keras 验证 GPU+cuDNN 的安装 我们可以使用 Keras 在 MNIST 数据集上训练简单的卷积神经网络（convnet）而验证 GPU 的 cuDNN 是否正确安装，该文件名为 mnist_cnn.py...TensorFlow 后端要比 Theano 后端在该任务上快 3 倍左右，它们都是用了 GPU 和 cuDNN 加速。
Keras在高层可以调用TensorFlow、CNTK、Theano，还有更多优秀的库也在被陆续支持中。Keras的特点是能够快速搭建模型，是高效地进行科学研究的关键。...支持命令行、Python和Matlab接口，使用方便。 CPU和GPU之间切换方便，多GPU训练方便。 工具丰富，社区活跃。 同时，Caffe的缺点也比较明显，主要包括如下几点。...caffeR为Caffe提供了一系列封装功能，允许用户在R语言上运行Caffe，包括数据预处理和网络设置，以及监控和评估训练过程。...等框架，但自发布之日起，其受到的关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已经超过Theano、Caffe、MXNet等框架。...事实上，它是唯一支持所有R函数的构架。 本地分布式训练：支持在多CPU/GPU设备上的分布式训练，使其可充分利用云计算的规模优势。
TensorFlow 支持 Python 和 C++，也允许在 CPU 和 GPU 上的计算分布，甚至支持使用 gRPC 进行水平扩展。 总结：TensorFlow 非常好，但你必须了解它好在哪里。...今天，Theano 依然效果良好，但由于它不支持多 GPU 和水平扩展，在 TensorFlow 的热潮下（它们针对同一个领域），Theano 已然开始被遗忘了。...它的使用非常简单轻松；我们也能很直观地了解它的指令、函数和每个模块之间的链接方式。 Keras 是一个非常高层的库，可以工作在 Theano 和 TensorFlow（可以配置）之上。...在我们实验室的实验中，CaffeNet 架构的训练时间在 Caffe 中比在 Keras 中（使用了 Theano 后端）少 5 倍。Caffe 的缺点是它不够灵活。...我并没有读到很多关于使用这个库的博客、在线实验案例或者在 Kaggle 里的相关评论。
TensorFlow 支持 Python 和 C++，也允许在 CPU 和 GPU 上的计算分布，甚至支持使用 gRPC 进行水平扩展。 总结：TensorFlow 非常好，但你必须了解它好在哪里。...今天，Theano 依然效果良好，但由于它不支持多 GPU 和水平扩展，在 TensorFlow 的热潮下(它们针对同一个领域)，Theano 已然开始被遗忘了 3 Keras 链接：https://keras.io...它的使用非常简单轻松;我们也能很直观地了解它的指令、函数和每个模块之间的链接方式。 Keras 是一个非常高层的库，可以工作在 Theano 和 TensorFlow(可以配置)之上。...在我们实验室的实验中，CaffeNet 架构的训练时间在 Caffe 中比在 Keras 中(使用了 Theano 后端)少 5 倍。 Caffe 的缺点是它不够灵活。...我并没有读到很多关于使用这个库的博客、在线实验案例或者在 Kaggle 里的相关评论。
因为TensorFlow使用C++ Eigen库，所以可以在ARM架构上编译和优化。...另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容。 Keras的过度封装使其并不适合新手学习（无法理解深度学习的真正内涵），故不推荐。...05 PyTorch PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。...当用户要实现一个新的层，就需要用C++实现它的前向传播和反向传播代码，而如果想要新层运行在GPU上，则需要同时使用CUDA实现这一层的前向传播和反向传播。...在工业界和学术界仍有很多人使用Caffe，而Caffe2的出现给我们提供了更多的选择。 关于作者：涂铭，资深数据架构师和人工智能技术专家，现就职于腾讯，曾就职于阿里。
最重要的是，很多优化程序已经集成到Theano库中，它能够优化你的计算量并让你的运行时间保持最低。 如果速度的提升还不能满足你，它还内置支持使用CUDA在GPU上执行那些所有耗时的计算。...在CPU上运行一个脚本，然后切换到GPU，而对于你的代码，则不需要做任何变化。...尽管Theano使用Cython和CUDA对其性能大大提升，但你仍然可以仅仅使用Python语言来创建几乎任何类型的神经网络结构。...Torch，基于Theano和Python语言编写，支持GPU和CPU。...Keras库与其他采用Theano库的区别是Keras的编码风格非常简约、清晰。它把所有的要点使用小类封装起来，能够很容易地组合在一起并创造出一种全新的模型。
本书向我们介绍了Keras，Theano和Caffe等深度学习框架，并且帮助我们可以在较短的时间里掌握这些知识，并且将重点更多地放在实际应用领域，模型和算法上。...▌图书介绍 ---- 关于该书 本书通过向您介绍Keras，Theano和Caffe等深度学习框架，使用丰富的Python生态系统实现深度学习相关解决方案，在某种程度上填补了学术界最先进的理论知识和业界的实践经验之间的鸿沟...书中介绍了什么 如何利用Python中的深度学习框架即Keras，Theano和Caffe 深度学习相关数学知识 进行大规模实验的一些策略 利用深度学习进行实际产品应用 关于读者 本书是：希望尝试深度学习作为解决特定问题实际解决方案的软件开发人员...关于作者 Nikhil S. Ketkar目前在印度最大的电子商务公司Flipkart领导机器学习平台团队。 他博士毕业于华盛顿州立大学。...▌第四部分 Theano介绍 ---- ? ▌第五部分 卷积神经网络 ---- ? ▌第六部分 循环神经网络 ---- ? ▌第七部分 Keras介绍 ---- ?
现在，虽然Theano的性能依然不错，但是由于它不支持多GPU和水平扩展，在TensorFlow的浪潮下已经开始渐渐被遗忘了。 Keras ? “You have just foundKeras.”...它的使用方法非常简单，我们能非常直观的了解它的命令、函数和模块之间的连接方式。 Keras是个非常高层的库，可以工作在Theano和TensorFlow（可配置）之上。...在我们实验室的实验中，CaffeNet架构的训练时间比在Keras（使用了Theano后端）中少了5倍。Caffe的缺点是不够灵活。...如果我们想要深入了解它的运行机制，就必须去阅读它的源码，同时还需要完成很多重要设置。我们发现，关于DSSTNE的网上教程并不多，而能指导人们实验的就更少了。...我并没有看到很多关于使用这个库的博客、在线实验案例或者在Kaggle里面的相关评论。
它的诞生是为了执行深度学习中的大规模神经网络算法，从本质上而言，Theano可以被理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义程序员所需的结果，并且Theano可以高效地运行于GPU或CPU中。...但随着Tensorflow在Google的支持下强势崛起，Theano日渐式微，使用Theano的人也越来越少。...它拥有类似于Theano和Tensorflow的数据流图，为多GPU架构提供了良好的配置，有着类似于Lasagne和Blocks的更高级别的模型构建块，并且可以在你想象的任何硬件上运行（包括手机）。...另外就是学习Keras十分容易，但是很快就会遇到瓶颈，因为它缺少灵活性。另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容。...项目主页： https://keras.io 05 PyTorch PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速的基础上实现张量和动态神经网络。 ?
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