Keras -提高内存性能

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python、tensorflow、keras、out-of-memory、conv-neural-network

我对内存的50GB有所保留，但仍然遇到内存问题。

浏览 12提问于2018-08-16得票数 0

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如何使用Instruments检查内存性能以及如何提高内存性能？

performance、macos、memory、instruments

我必须检查我的应用程序的内存性能，我已经解决了泄漏，现在我想提高内存的性能。谢谢。

浏览 0提问于2010-03-20得票数 0

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如何组合来自两个Tensorflow模型的预测？

python、tensorflow、machine-learning、keras

我在同一任务上训练了几个模型，我正在尝试将它们组合在一起以获得更好的性能。有没有办法让我用Keras把他们的预测结合起来？假设我有以下模型，在ImageNet上进行了训练。import tensorflow as tf mobileNet = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet') 如何组合这些模型

浏览 0提问于2021-01-22得票数 0

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最近，我正在观看对TensorFlow的介绍，在这个过程中，Keras提出了一个高级API，可以在后端使用TensorFlow或Theano。我和他们都玩过，用第一个纯TensorFlow和之后的Keras做了一个MNISTLeNet-5实现。至少在我的机器上，当我直接使用TensorFlow时，我没有看到性能有任何显著的提高。所以我现在的问题是:直接在Keras上使用TensorFlow有什么好处？也许这是一个规模的问题，我会看到在一个更大的规模项目的绩效显著提高吗？

浏览 6提问于2017-09-20得票数 5

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在Tensorflow 2.5中训练GAN时GPU的不规则使用

python、tensorflow、keras、tensorflow2.0、tf.keras

我使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory从子文件夹加载图像。此外，我使用参数来最大化加载性能，就像在各种帖子和线程(如loadedDataset.cache().repeat.prefetch )中建议的那样，我还使用num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE在GPU上训练网络时，我所获得的GPU使用性能在下面的图片中。我对此的问题是：使用GPU是正常的还是它不应该是如此不稳定？有什么方法使这个性能更加一致？有什么

浏览 1提问于2021-09-27得票数 0

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关于卷积神经网络

tensorflow、keras、deep-learning、conv-neural-network

感谢大家抽出时间阅读from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

浏览 3提问于2020-06-29得票数 0

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训练不能很好地预测验证和测试集，如何提高泛化能力？

validation、keras、regression、conv-neural-network

利用keras的嵌入层特征，建立了一维CNN回归模型，预测了部分序列的得分。我的模型在训练后的典型表现如下：正如您所看到的，预测训练数据的性能是非常好的，但似乎这种性能并不能概括为预测验证和测试数据。您对如何提高验证/测试集预测性能有什么建议吗？

浏览 0提问于2020-12-22得票数 0

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为什么PHP不为字符串使用内部智能字符串？

string、php-internals

也就是说，分配比字符串长度更多的内存来提高级联性能。为什么实际的PHP字符串不使用这种数据结构？这难道不会减少内存分配和提高性能吗？

浏览 2提问于2015-09-17得票数 5

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使用new - delete技巧防止内存碎片

c++、memory-management

提高性能的一种简单方法是在一开始就这样做：{ char dummy* = new char[10000000]; // 10Mbytes ish }} 这个想法是，动态内存分配的昂贵部分是从操作系统获取内存的请求，通常直到程序结束才会返回内存。有没有人用过它并看到了性能的提高？

浏览 3提问于2011-02-17得票数 4

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Roofline模型:如何增加算术强度，以便提高性能？

performance、optimization、roofline

这将使您向右移动，并在达到内存带宽上限之前给您更多的空间来提高性能。对于roofline图中内存绑定区域中的算法，建议增加算术强度，使它们向右移动(计算界区域)，从而为提高性能提供空间，因为性能屋顶会更高。我不明白如何增加算术强度(比如说，增加no )。(算法中的操作)可能会提高性能指标，比如运行该算法所需的挂钟时间。你不需要做更多的事吗。即使是为了更高的性能(在失败中)计算？有人能解释一下这怎么可能吗？

浏览 6提问于2022-03-06得票数 0

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如果我的表已经完全缓存在内存中，我会从Server 2014内存中的表中获益吗？

sql-server、sql-server-2014、memory-optimized-tables

我们最常用的数据库相对较小(5GB)，因此，我们的16 5GB内存专用SQL Server 2012数据库服务器选择将所有使用过的表缓存在内存中(缓冲区缓存命中率始终为100% )。我们团队中的一些人希望迁移到Server 2014以提高内存中表的性能，但是我不相信这样做会提高性能，因为我们的表已经在内存中了。SQL Server 2014中的新内存表是否还有更多内容，或者在我的场景中确实没有什么收获？

浏览 0提问于2017-08-24得票数 2

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内存泄漏和代码性能

c++、memory-leaks

修复内存泄漏是一件好事，但我想知道除了内存问题，内存泄漏修复是否也有助于提高性能。

浏览 2提问于2012-06-28得票数 2

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model.save()是保存上一个时期的模型，还是保存最好时期的模型？

machine-learning、neural-network、keras、deep-learning

这个单一的线性被用来保存keras深度学习神经网络模型。model.save()是保存上一个时期的模型，还是保存最好时期的模型？有时，最后一个时期并不能提高性能。

浏览 10提问于2018-08-20得票数 1

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在python (sklearn/keras)中有没有使用余弦相似度而不是点积的方法？

machine-learning、python、deep-learning

我刚开始使用Sklearn (MLPRegressor)和Keras (顺序的，有密集的层)。今天，我读了一篇文章，描述了如何使用余弦相似度而不是点积来提高性能。这基本上是说，如果我们用f((w^Tx)/(|x||w|))替换f(w^Tx)，也就是说，我们不仅仅是将点积提供给激活函数，而是对其进行归一化，我们会获得更好、更快的性能。在Python语言中，特别是在MLPRegressor、SKlearn (或其他语言)中，或者在Keras中，有没有一种方法可以做到这一点？(也许是TensorFl

浏览 1提问于2017-10-17得票数 2

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如何在内存中连续排列现有的Python整数列表？

python、integer、copy、deep-copy

由于缓存的局部性，由于其相邻元素位于内存中的邻接位置，因此取消调整列表的处理速度更快。 a = [i for i in range(1000000)]# Approach 1然而，这并没有提高性能，这意味着这些项不会在内存中被连续地重新排序。在洗牌后，我还尝试了以下修改，这也没有提高性能。# Appro

浏览 0提问于2018-06-25得票数 1

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用colocate_gradients_with_ops=True在Keras中定制优化器的正确方法是什么？

tensorflow、keras、mxnet

默认情况下，TF/Keras在GPU0上分配所有的渐变，但我想使用colocate_gradients_with_ops将分配分散到两个GPU上。我正在寻找一种在Keras中做到这一点的简单方法。我正在寻找一种比Keras中的方法更短、更直接的方法。

浏览 0提问于2018-09-22得票数 0

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为什么将数据拆分成多个表不能提高性能？

mysql、architecture

我们想要提高性能，所以我们将单个表拆分为多个表。但是通过拆分，我们发现性能并没有提高多少。为什么？拆分表可以提高性能，这是常识吗？服务器为4核、SCSI RAID 5硬盘、32 is内存。

浏览 1提问于2012-02-12得票数 1

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为什么LSTM会有一个基线，以及如何提高性能？

python、tensorflow、keras、lstm、recurrent-neural-network

我有一个具有以下配置的LSTM网络：model3.add(tf.keras.layers.LSTM(15, input_shape=(1,10), return_sequences=True)) model3.add(tf.keras.layers.Dense(1以及如何提高性能。

浏览 1提问于2018-10-08得票数 0

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在MATLAB中，如何“预先分配”单元阵列可以提高性能？

performance、matlab

我正在阅读本文是关于MathWorks提高MATLAB性能的文章.，您会注意到，第一批建议之一是预先分配数组，这是有意义的。但是它也说预先分配单元数组(也就是可能包含不同的未知数据类型的数组)将提高性能。但是，这样做将如何提高性能，因为数据类型是未知的，因此它不知道它需要多少连续内存，即使它知道单元数组的形状，因此它肯定不能预先分配内存？那么，这如何导致性能的改善呢？

浏览 0提问于2012-07-10得票数 5

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