开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

MirroredStrategy不使用GPU

MirroredStrategy是TensorFlow中的一种分布式策略，用于在多个GPU上进行模型训练。它通过在每个GPU上创建一个完整的模型副本，并使用同步方式更新参数，从而实现模型的并行训练。

MirroredStrategy的主要优势是可以充分利用多个GPU的计算能力，加快模型训练速度。它适用于大规模的深度学习任务，特别是对于需要处理大量数据和复杂模型的任务。

应用场景：

图像识别：在大规模图像数据集上进行训练，如ImageNet等。
自然语言处理：对于需要处理大量文本数据的任务，如机器翻译、文本生成等。
视频处理：对于需要处理大规模视频数据的任务，如视频分类、目标检测等。
声音处理：对于需要处理大规模音频数据的任务，如语音识别、音乐生成等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与深度学习和分布式训练相关的产品和服务，可以与MirroredStrategy结合使用，以提高训练效率和性能。以下是一些推荐的产品和产品介绍链接地址：

GPU云服务器：提供高性能的GPU实例，适用于深度学习任务。链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
弹性MapReduce（EMR）：提供分布式计算服务，可用于大规模数据处理和分布式训练。链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供了丰富的深度学习工具和资源，可用于模型训练和部署。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
数据库服务：腾讯云提供了多种数据库服务，如云数据库MySQL、云数据库MongoDB等，可用于存储和管理训练数据。链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb

请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。

相关搜索:TensorFlow MirroredStrategy()不适用于多gpu训练使用tensorflow-GPU1.14和tf.distribute.MirroredStrategy()的自定义训练循环产生ValueError Tensorflow -无法在Estimator中对MirroredStrategy分发使用BasicLSTMCell gpu使用 "1个物理GPU，0个逻辑gpu“当我训练模型时，gpu不工作 Tensorflow不会使用tf.distribute.MirroredStrategy()检测多个CPU核心。pytorch使用gpu 如何在tensorflow中使用带有tf.distribute.MirroredStrategy的keras.utils.Sequence数据生成器进行多gpu模型训练？使用c#使用GPU gpu使用率强制使用gpu渲染 gpu免费使用平台强制pytorch使用gpu 使用GPU和不使用GPU的结果有什么不同？无法使用tensorflow访问GPU -gpu 1.8.0 conda包目标检测未使用Tensorflow GPU图像检测GPU Theano支持GPU在google Colab上不工作 Tensorflow per_process_gpu_memory_fraction不工作 OpenCL计算单元和GPU处理单元不匹配 GPU内存使用空GPU的pytorch时出现错误

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用 TensorFlow 进行分布式训练

() 这会创建一个 MirroredStrategy 实例，该实例使用所有对 TensorFlow 可见的 GPU，并使用 NCCL 进行跨设备通信。...如果您只想使用机器上的部分 GPU，您可以这样做： mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu...MirroredStrategy，因此我们可以在有多个 GPU 的机器上运行。...MirroredStrategy 负责将模型的训练复制到可用的 GPU 上，以及聚合梯度等。...例如，如果对 2 个 GPU 使用 MirroredStrategy，大小为 10 的每个批次将被均分到 2 个 GPU 中，每个 GPU 每步会接收 5 个输入样本。

1.5K2 0

gpu使用

我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位中文版。...腾讯云的GPU产品计算型GN7，使用在gpu上的效果不错，代码运行速率高，基本上各项功能都非常好，所以我觉得非常适合来做这项工作。...总之，gpu效能很不错。

1.5K3 0

使用GPU

手动装置放置如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行，而不是自动选择with tf.device 的设备，则可以使用创建设备上下文，使该上下文中的所有操作具有相同的设备分配。...这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使用设备上相对宝贵的GPU 内存资源。在某些情况下，该过程仅需要分配可用存储器的一个子集，或只是根据该过程需要增加内存使用量。...请注意，我们不释放内存，因为这可能会导致更糟糕的内存碎片。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...print(sess.run(c)) 使用多个GPU 如果您想在多个GPU上运行TensorFlow，您可以以多塔方式构建您的模型，其中每个塔分配给不同的GPU。

1.7K5 0

TensorFlow使用GPU

查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass

2.1K4 0

docker使用GPU

只能使用支持 cuda 的 nvidia 显卡，其他不行 docker run https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints.../#gpu --gpus all docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi docker...compose https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ services: test: image: nvidia/cuda:12.3.1...devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu

3581 0

【技术分享】改进官方TF源码，进行BERT文本分类的多卡训练

使用这一流程进行训练有一个很大的问题：即使机器上有多块GPU，在默认配置下，它只能使用一块GPU，无法充分利用GPU的算力。...在一台有8块P40的机器上，使用tensorflow1.15和python3运行run_classifier.py，在开始训练后，如果执行nvidia-smi命令查看GPU的使用情况，会得到这样的结果：...直接加入MirroredStrategy（失败）对于tf.estimator，常见的多卡分布式方案是使用tf.distribute.MirroredStrategy。...改用普通Estimator和MirroredStrategy (失败) 由于我们是在GPU机器上训练，不使用TPU，因此我们尝试将TPUEstimator改为普通tf.estimator.Estimator...以前面CoLA数据集的实验为例，当使用8块P40GPU并行训练时，在执行训练命令大约3-4分钟后，实际的训练才开始。因此，是否使用多卡并行训练需要考虑训练量的大小。

4.3K8 2

TensorFlow 2.0 - tf.distribute 分布式训练

单机多卡 MirroredStrategy 2. 多机训练 MultiWorkerMirroredStrategy 3. TPU 张量处理单元学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....单机多卡 MirroredStrategy # 分布式训练 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 1 单机多卡 MirroredStrategy...strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 指定设备 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices...=['/gpu:0']) # ------------------------------------------------ num_epochs = 5 batch_size_per_replica...tfds.Split.TRAIN, as_supervised=True) dataset = dataset.map(resize).shuffle(1024).batch(batch_size) # 使用策略

3921 0

使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

所以很多客户选择在 Kubernetes 中使用 GPU 运行 AI 计算任务。 Kubernetes 提供 device plugin 机制，可以让节点发现和上报设备资源，供 Pod 使用。...但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足：集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...随着 AI 业务的不断精进，客户已不再仅满足于“能使用 Kubernetes GPU 资源”。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...我们希望依赖 Elastic GPU 框架，最终可以为客户提供 Kubernetes 开箱即用使用 GPU 资源的能力。

3.3K6 0

keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量（GPUCPU使用）

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75633754 keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。...于是乎有以下五种情况： 1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 ---- 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano...· GitHub）在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...参考：TensorFlow 1.11.0发布，一键多GPU（训练、预测和评价tf.keras模型）目前TensorFlow支持三种DistributionStrategy： MirroredStrategy...MirroredStrategy进行多GPU训练，代码非常简单： distribution = tf.contrib.distribute.MirroredStrategy() model.compile

3.9K3 0

TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy

设计&思路 1.1 主要逻辑 1.2 使用 1.3 分析思路 2. 定义 2.1 MirroredStrategy 2.2 MirroredExtended 3....其主要逻辑如下： MirroredStrategy 策略自动使用所有能被 TensorFlow 发现的 GPU 来做分布式训练，如果用户只想使用部分 GPU，则需要通过 devices 参数来指定使用哪些设备...在训练开始前，MirroredStrategy 策略把一份完整的模型副本复制到所有 N 个计算设备（GPU）上。...，然后使用梯度求和的结果来更新各个 GPU 的本地变量。...图 1 MirroredStrategy 策略机制 1.2 使用具体使用代码如下，代码之中夹杂这打印出来运行时候的具体变量。

1K1 0

不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二：卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三：正在探讨中，找到了再补充在这个博客中还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu：我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU

1.8K3 0

PyTorch 如何使用GPU

它跟踪当前选定的GPU，默认情况下，用户分配的所有CUDA张量都将在该设备上创建。用户可以使用 torch.cuda.device 来修改所选设备。...设备代码（Device Code）：在GPU上执行的部份，使用 NVIDIA NVCC 编译器来编译。大致可以认为 CUDA C工作对象是GPU及GPU上内存（也叫设备内存）。...由示例代码可以知道，只要调用了 cuda 函数把模型移动到 GPU 之上，我们就可以使用 CUDA global 核函数在GPU上进行并行运算。...进行前向操作，假设只有一个operator，就是 op1，使用 device='GPU' 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。...进行损失函数运算，假设只有一个 operator，就是 op2，此时损失函数的参数都在GPU之上，所以使用 device= 'GPU' 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。

3.3K4 1

使用GPU训练模型

单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。...Pytorch中使用GPU加速模型非常简单，只要将模型和数据移动到GPU上。核心代码只有以下几行。 # 定义模型 ......如果要使用多个GPU训练模型，也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后，会在每一个GPU上拷贝一个副本，并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。...GPU范例下面演示使用torchkeras来应用GPU训练模型的方法。...如果在单GPU的机器上跑，也能跑通，但是实际上使用的是单个GPU。

2.8K2 0

TensorFlow中使用GPU

TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存...1])) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0)) y = tf.matmul(W, x_data) + b 这种方式不推荐

4.3K2 0

使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比显卡：GTX 1066...GPU ?...简单测试：GPU比CPU快5秒补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况在跑的时候可以让加些选项： with tf.Session(config=tf.ConfigProto...(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时...以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

4K1 0

【踩坑】PyTorch中指定GPU不生效和GPU编号不一致问题

指定GPU不生效问题解释：就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后，后面使用起来仍然是cuda0....解决：在最开头就使用 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2" # xxxxxx其它代码不过需要注意的是，这样设置之后，GPU的编号会变...GPU编号不一致问题解释：torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样解决：指定编号方式 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER

3790 0

【踩坑】PyTorch中指定GPU不生效和GPU编号不一致问题

转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]指定GPU不生效问题解释：就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后，后面使用起来仍然是cuda0....解决：在最开头就使用import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2" # xxxxxx其它代码不过需要注意的是，这样设置之后，GPU的编号会变GPU...编号不一致问题解释：torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样解决：指定编号方式import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER

4541 0

使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三，训练模型 #增加以下两行代码 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy...model = compile_model(model) history = model.fit(ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy...）分别计算自己所获得的部分数据的梯度；使用分布式计算的 All-reduce 操作，在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和，使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和；使用梯度求和的结果更新本地变量（

1.6K3 0

使用单GPU训练模型

详见《用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68509398 本篇我们介绍使用单GPU训练模型的方法，后面两篇分别介绍使用多...GPU和使用TPU训练模型的方法。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...使用量 gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") if gpus: gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU...tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用 # 或者也可以设置GPU显存为固定使用量(例如：4G)

1.1K1 0

Docker容器中使用GPU

Docker容器中使用GPU 背景容器封装了应用程序的依赖项，以提供可重复和可靠的应用程序和服务执行，而无需整个虚拟机的开销。...Version: 11.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU...ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |...---------------+ | Processes: | | GPU...GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID

1K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭