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。
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我正在遵循来自的演示代码和文档strategy = tf.distribute.MirroredStrategy([u'GPU:0', u
浏览 0提问于2021-02-11得票数 0
我想在我的多图形处理器系统上使用tf.contrib.distribute.MirroredStrategy()，但它没有使用GPU进行训练(参见下面的输出)。另外，我正在运行tensorflow-gpu 1.12。 我确实尝试在MirroredStrategy中直接指定GPU，但同样的问题也出现了。LEARNING_RATE)strateg
浏览 49提问于2019-02-19得票数 9
我使用的是Tensorflow分布式学习，使用以下命令-os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2,3"
with strategy.scope(): model.compile
浏览 25提问于2022-08-05得票数 1
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我正在使用tensorflow2.0和多个GPU进行训练。它得到了以下错误。但如果我只使用一个GPU，它运行时没有任何错误。我的tensorflow版本是tensorflow-gpu-2.0.0：
tensorflow.python.framework.errors_impl.CancelledError: 4 root errordistributed_function -> distributed_function -> distributed_function -> distrib
浏览 26提问于2019-11-15得票数 5
'task': {'type': job_name, 'index':dist_strategy = tf.contrib.distribute.MirroredStrategyFLAGS.use_tpu)
# or GPU
浏览 29提问于2020-05-15得票数 0
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1回答
我有一个tensorflow (tf2.0)/keras模型，它使用多个GPU进行计算。模型中有2个分支，每个分支都在单独的GPU上。我有一个4个GPU的系统，我想用来训练，我想镜像这个模型，这样GPU 1和2包含一个模型，GPU 3和4包含镜像的模型。
会自动处理此镜像吗？或者它假设我的模型将是单个GPU模型？如果tf.distribute.MirroredStrategy不能处理这个问题，有没有人对如何定制MirroredStra
浏览 4提问于2019-11-04得票数 0
编写了自定义代码(而不是使用TensorFlow中提供的股票示例脚本)：no
用于复制：simple_tfkeras_
浏览 2提问于2018-06-05得票数 5
我在网站上看到了一些注释，似乎Tensorflow会自动使用gpu，如果它是适用的，但我仍然不知道如何使用所有的gpu。代码只是一个深网络，需要使用model.fit()进行训练，然后使用model.predict()来预测测试数据。
浏览 0提问于2021-03-06得票数 2
我正在尝试使用tf.contrib.distribute.MirroredStrategy作为tf.estimator.RunConfig的参数，在我的tensorflow训练代码中添加多gpu支持。loss=loss, train_op=train_op)
distribution = tf.contrib.distribute.MirroredStrategy
浏览 0提问于2018-04-13得票数 2
我正在尝试实现TensorFlows MirroredStrategy()在2个Nvidia Titan RTX显卡上运行3DUNet。该代码经过验证可以在1个GPU上运行。我已经安装了适当的NCCL Nvidia驱动程序，并使用tensorflow.org中的一个示例验证了我可以将训练数据解析到两个GPU上。optimizer(lr=lr), loss=loss_metric, metrics=metrics)
mirrored_strategy = tf.distribute.<em
浏览 41提问于2020-01-31得票数 0
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我阅读了CentralStorageStrategy和MirroredStrategy的文档，但无法理解两者之间区别的本质。在MirroredStrategy中
模型中的每个变量都在所有副本之间进行镜像。
浏览 1提问于2019-12-11得票数 7
1回答
在这个链接中，他们说当使用估计器进行多工作者训练时，有必要按工作者的数量来分片数据集，以确保模型convergence.By多工作者他们是指在一个系统中的多个gpus还是分布式训练？
浏览 32提问于2019-06-14得票数 0
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我试图训练一个卷积自动编码器使用tensorflow.keras。这里，我有一个模型类API (我认为这就是它的名字)，它使用单个GPU (而不是实现multi_gpu_model)工作。但是，当我在一台带有4个GPU的机器上转换到这一点时，在定义多个GPU模型(这里称为parallel_autoencoder)时会出现一个错误。在过去，我使用完成了这个任务，这个语法运行得很好。我相信问题源于使用，但我对此并不完全肯定。下面是相关的代码和我得到的错误信
浏览 3提问于2020-12-02得票数 1
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我使用的是1.13版本的tensorflow，我尝试使用tf.estimator与MirroredStratgy一起使用多gpu(比如4个gpu)。对于ds = ds.batch(64)，我是向每个gpu发送64样本还是向每个gpu发送64/4=16示例？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
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3回答
我希望我的模型在多个GPU共享参数上运行，但具有不同的数据批处理。
我能用model.fit()做类似的事情吗？还有没有别的选择？
浏览 4提问于2017-07-18得票数 11
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浏览 3提问于2020-07-10得票数 0
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它对我的计算有什么影响？我使用'nvtop‘来监视GPU，这两个GPU的工作速度接近100%。
浏览 3提问于2020-09-04得票数 0
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我想知道设置创建/训练模型的设备以优化资源使用的正确方法是什么，以便使用Keras在TensorFlow中进行快速培训？我有1个CPU和2个GPU可供我使用。最初，我使用tf.device上下文来创建模型并仅在CPU上进行培训，但后来我在TensorFlow文档中看到了，它们建议在CPU上显式实例化模型：# so that the model's weights are hosted on CPU memory.
浏览 3提问于2019-11-27得票数 1
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我在处理多gpu服务器上神经网络的训练。我使用的是来自MirroredStrategy 2.1的TensorFlow API，我感到很困惑。我有8个GPU (Nvidia V100 32 GPUs )
我指定的批处理大小为32 (它是如何管理的？每个gpu会有一批32个样品吗？我是否应指定256为批号-32x8- ?)我已经读过MirroredStrategy是同步的:它是否意味着在向前一步之后，所有批被分组成一批大小为32x8的批，然后应用反向传播？还是对每批32码的大小按顺序<e
浏览 3提问于2020-09-07得票数 4
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当使用多个GPU对模型执行推理(例如调用方法:模型(输入))并计算其梯度时，机器只使用一个GPU，剩下的则闲置。您可以使用nvidia分析GPU的行为。我不知道它是否应该是这样的，model(inputs)和tape.gradient都不支持多GPU。使用不同的GPU:我尝试过A100、A6000和RTX5000。还改变了图形卡的数量和不同的批次大小。指定GPU的列表，例如strategy = tf.distribu
浏览 6提问于2021-07-07得票数 5
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