参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...局部响应归一化[12] 源代码 使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced...CIFAR-10 images # and build a CNN model with dropout and regularization # 在这个例子中，我们会下载CIFAR-10图像数据集并且利用...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks.../03_CNN_CIFAR10/03_cnn_cifar10.py
拥有更多的显存有助于避免在各种情况下出现可怕的OOM(内存不足)信息。 RTX Titan上更大的显存可能是其最好的计算特性。有时候，显存不够是“作秀终结者”。...9.0 for milti-GPU "CNN" [ResNet-50] - GTX 1080Ti, RTX 2070, 2080, 2080Ti, Titan V and RTX Titan - using...这是TensorFlow 1.10，链接到运行NVIDIA的LSTM模型代码的CUDA 10。RTX 2080Ti性能非常好!...作者在Titan V上使用TensorFlow 1.4和CUDA 9.0连接重新运行了“big-LSTM”作业，得到的结果与他以前看到的一致。对于新版本的“big-LSTM”的放缓，他没有任何解释。...在计算之外，我希望看到开发人员如何使用这些卡片的光线跟踪功能。 以上观点仅代表作者。
仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...TensorFlow由谷歌开发，它使用数据流图集成了深度学习框架中最常见的单元。它支持许多最新的网络如CNN，以及带不同设置的RNN。...例如CNTK中可以在配置文件中指定“maxTempMemSizeIn-SamplesForCNN”选项，以控制CNN使用的临时内存的大小，虽然可能导致效率略微降低，但是内存需求更小了。...对于真实数据的测试，为MNIST数据集构建的FCN（FCN-R）较小；针对Cifar10数据集则使用名为AlexNet-R和ResNet-56的AlexNet架构。...GPU数量翻番时，CNTK和MXNet的可扩展性最佳，均实现了约35%的提速，caffe实现了大约28%的提速，而Torch和TensorFlow只有约10%。
仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...TensorFlow由谷歌开发，它使用数据流图集成了深度学习框架中最常见的单元。它支持许多最新的网络如CNN，以及带不同设置的RNN。TensorFlow是为超凡的灵活性、轻便性和高效率而设计的。...例如CNTK中可以在配置文件中指定“maxTempMemSizeIn-SamplesForCNN”选项，以控制CNN使用的临时内存的大小，虽然可能导致效率略微降低，但是内存需求更小了。...对于真实数据的测试，为MNIST数据集构建的FCN（FCN-R）较小；针对Cifar10数据集则使用名为AlexNet-R和ResNet-56的AlexNet架构。...GPU数量翻番时，CNTK和MXNet的可扩展性最佳，均实现了约35%的提速，caffe实现了大约28%的提速，而Torch和TensorFlow只有约10%。
目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...，tensorflow使用tensorflow2.1.0。...下载tensorflow 直接在Anaconda中选择建好的python3.7虚环境，之后再选择tensorflow-gpu即可。...使用模型接口 七、项目实战的问题 数据预处理： 1. gdcm找不到问题 2. 数据量过大导致的oom问题 数据集创建： 3....问题七: TF无法使用GPU训练问题 出现原因： 在模型训练时训练过慢，发现时使用cpu进行运算，而不是gpu。后来发现tf2.3-gpu我无法使用gpu运算。不知道什么原因。
导语 运气好按照教程一把过，运气不好遇到一堆抓狂的问题，记录下踩到的坑 如果是练习教程中的例子tensorflow cpu 版本够用了，要训练的话还是gpu版本要快很多， 本文记录了在我们配备的主流...Mac电脑上，安装gpu版本常见问题和解决方法 显卡为： 芯片组型号： NVIDIA GeForce GTX 775M 类型： GPU 总线： PCIe PCIe Lane...2如果你裸写，建议使用virtualenv来安装tensorflow 三..../python/_pywrap_tensorflow.so, 10): Library not loaded: @rpath/libcudart.7.5.dylibReferenced from:...好走到这里应该可以正常运行了，如果出现oom错误，调小程序参数。 还有每次运行之后，显卡的内存看起来并没有正常释放，导致第二次运行必现oom，需要重启电脑，如果有其他好方法，也留言造福大家。
由于 TensorFlow 1.0.0 极少出现内存不足的情况，我们只使用它进行这项评测。这次实验中我们重新评估了 100 次运行中的平均正向通过时间和和正向+反向通过时间。 ? ? ? ?...最后，我们指出 TensorFlow 是唯一一个可以训练所有网络的框架，并且不会出现内存不足的情况，这是我们继续使用它作为第二个测评的框架的原因。...分析两个 GPU 将有助于解释这为什么会发生。 附录 以下是对测评中使用的 GPU 还有架构和框架版本的扼要介绍。...GPU 1.Tesla K40: K40 具有 2880 个 cuda 内核，745MHz 的基本频率和可达 288GB/s 的内存宽带的 12G GDDR5 RAM。...神经网络 1.AlexNet： 2012 年，Alex Krizhevsky 使用五层卷积、三层完全连接层的 CNN 网络赢得了 ImageNet 竞赛（ILSVRC）。
在一些情况下，我们即使是在GPU下跑模型，也会将部分Tensor储存在内存里，因为这个Tensor可能太大了，显存不够放，相比于显存，内存一般大多了，于是这个时候就常常人为指定为CPU设备。...如： with tf.device('/cpu:0'): build_CNN() # 此时，这个CNN的Tensor是储存在内存里的，而非显存里。...设置使用GPU 使用 tf.device(’/gpu:1’) 指定Session在第二块GPU上运行： import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'...如果安装的是GPU版本的tensorflow，机器上有支持的GPU，也正确安装了显卡驱动、CUDA和cuDNN，默认情况下，Session会在GPU上运行： import tensorflow as tf...设置使用cpu tensorflow中不同的GPU使用/gpu:0和/gpu:1区分，而CPU不区分设备号，统一使用 /cpu:0 import tensorflow as tf with tf.device
图表中缺失的数据意味着该次测试遭遇内存不足。 ? ? ? ? 用于 TensorFlow 的 Minibatch 效率 训练深度学习框架时知道每个 minibatch 中的样本数量将会加快训练。...由于 TensorFlow 1.0.0 极少出现内存不足的情况，我们只使用它进行这项评测。这次实验中我们重新评估了 100 次运行中的平均正向通过时间和和正向+反向通过时间。 ? ? ? ?...最后，我们指出 TensorFlow 是唯一一个可以训练所有网络的框架，并且不会出现内存不足的情况，这是我们继续使用它作为第二个测评的框架的原因。...GPU 1.Tesla K40: K40 具有 2880 个 cuda 内核，745MHz 的基本频率和可达 288GB/s 的内存宽带的 12G GDDR5 RAM。...神经网络 1.AlexNet： 2012 年，Alex Krizhevsky 使用五层卷积、三层完全连接层的 CNN 网络赢得了 ImageNet 竞赛（ILSVRC）。
TL; DR · 在RTX 2080 Ti上用TensorFlow单精度（FP32）训练CNN比1080 Ti快27％到45％。...· 在RTX 2080 Ti上用TensorFlow半精度（FP16）训练CNN比1080 Ti快60％到65％。 · 如果你做FP16训练，RTX 2080 Ti可能物有所值。...因为2080 Ti和1080 Ti这两张款GPU都有11 GB的内存，所以我们会考虑在它们身上花的每一分钱值不值。 计量的指标是每美元每秒处理的图像数量。...· 输入正确的gpu_index（默认值为0）和num_iterations（默认值为10） 1cd lambda-tensorflow-benchmark 2..../report.sh -gpu>.logs num_iterations 批量大小使用 ?
本人目前在学习CNN的知识，拟用CNN完成图像分类任务。但自己的电脑训练模型太慢，为了不影响试验效率，申请了带GPU的腾讯云服务器。...如果找不到GPU，可能需要安装GPU的驱动程序（看一个你的服务器是什么GPU，找对应的驱动程序即可） 3、搭建CNN所需的开发环境 我要做图像处理相关的任务，最终需要用到卷积神经网络（CNN）。...要想进行CNN的开发，可以使用成熟的开发框架，我使用的是Keras，采用tensorflow作为后端。...这里由于需要用到GPU的计算能力，因此演示一下安装的tensorflow是否可用： image.png import tensorflow，然后用tensorflow.test.is_gpu_available...训练10000张图片，我自己的电脑（8G内存CPU）训练一个epoch需要593秒（一轮训练需要40-50个epoch），而用带GPU的腾讯云服务器训练，一个epoch只要41s，提速大约15倍。
通过python命令直接运行 我们使用TensorFlow官方的benchmark工具tf_cnn_benchmarks. https://github.com/tensorflow/benchmarks.../tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks 使用cifar10数据集https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html，模型采用resnet110.../benchmarks/data/cifar-10-batches-py --data_name=cifar10 --use_fp16=False 本测试中，我们使用Bitfusion来运行。...我们尝试以下GPU份额：完整的V100GPU、1/10个GPU、1/20个GPU. 实际使用的显存分别为：32GB、3.2GB、1.6GB。.../benchmarks/data/cifar-10-batches-py --data_name=cifar10 --use_fp16=False 以上所有的配置中，tf_cnn_banchmarks
这几天研究了一下FCN(全卷积网络)，由于电脑配置不够，用GPU训练直接报OOM（内存溢出）了， 于是转战CPU，当然，这样会很慢，之后会继续搞一下，减小一下网络的复杂度，对一些参数设置一波，看能不能正常跑下来...记得一开始没有装GPU版的tensorflow时用CPU版本跑程序的时候总是报警告：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary...was not compiled to use: AVX AVX2，当时没有太在意，大概搜了一下，就是说你的电脑是支持AVX2的，但是你装的tensorflow版本却不支持，当然，如果有GPU的话就可以忽视这个了...，毕竟优先使用后者～既然可以更好一点（使用AVX2），那就追求一下完美吧…… 网上很大部分资料对于这一块采取的措施都是屏蔽掉，所谓眼不见心不烦，但这样只能是自欺欺人啊，治标不治本，于是探究了一下，成功解决了这一问题...在这里下载对应版本的tensorflow： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139101.html原文链接：https://javaforall.cn
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...所以当用户在运行一个运算任务时会占据所有显存，如果再去开启一个新任务就会内存不足，引起OOM显存容量不足的错误。...（推测变慢的原因是两个任务并行运算时，对GPU压力更大，每个任务上分配的性能就会降低，类似于在电脑上跑多个任务，电脑会卡顿） 这样做要注意一点，在分配显存空间后，模型训练占据的内存要设置好（这个是指实际占用内存
R-CNN 模型进行的分布式 TensorFlow 训练。...Mask R-CNN 模型有许多开源 TensorFlow 实现。...本文使用的是 Horovod。 训练大型 DNN（如 Mask R-CNN）对每个 GPU 的内存要求较高，这样您才可以将一个或多个高分辨率图像推送经过训练管道。...它们具有八个 Nvidia Tesla V100 GPU、128–256 GB GPU 内存、25–100 Gbs 网络互连及高速 Nvidia NVLink GPU 到 GPU 互连，非常适合 Amazon...如果具备这样的概念理解背景，您就可以继续操作分步教程，了解如何使用 Amazon SageMaker 为 Mask R-CNN 运行分布式 TensorFlow 训练。
GPU 的虚拟化解决方案通常存在一些不足: GPU计算力未得到充分利用 无法较好的隔离GPU资源或无法动态的调整资源隔离粒度 只能使用本地的GPU资源 应用程序调度困难 Bitfusion 是...opened dynamic library libcufft.so.10 2021-03-27 04:26:56.872082: I tensorflow/stream_executor/platform...libcusolver.so.10 2021-03-27 04:26:56.891062: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc...:42] Successfully opened dynamic library libcusparse.so.10 2021-03-27 04:26:56.916430: I tensorflow/stream_executor...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。
在具体介绍与解释之前，首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本 Windows 10 64位 Python3.6 Tensorflow 1.10 Object detection api CUDA9.0...+cuDNN7.0 下面就说说我是一步一步怎么做的，这个其中CPU训练与GPU训练速度相差很大，另外就是GPU训练时候经常遇到OOM问题，导致训练会停下来。...第一步 下载与安装tensorflow与object detection API模块tensorflow安装与配置执行下面的命令即可 Python –m pip install –upgrade tensorflow-gpu...但是千万别高兴的太早，以为GPU训练对显存与内存使用是基于贪心算法，它会一直尝试获取更多内存，大概训练了100左右step就会爆出如下的错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError...网络使用GPU训练时，一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误 解决的方法，就是在训练命令执行之前，首先执行下面的命令行： Windows SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Linux
内容提纲： 环境搭建 了解Tensorflow运行机制 MNIST(手写数字识别 ) softmax性线回归 MNIST 深度卷积神经网络（CNN） tools 工具类 CPU & GPU & multi...下图是MNIST CNN网络的Inference推理代码： [w2yarfr3pz.png] 6 CPU & GPU & multi GPU CPU， Tensorflow默认所有cpu都是/cpu:0...被占满，用多少内存占多少 sess_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=False) sess_config.gpu_options.allow_growth...=sess_config) 多块GPU时，可以通过在终端运行下面指令来设置CUDA可见GPU块来控制程序使用哪些GPU。...export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 多GPU使用，在Tensorflow中多GPU编程比较尴尬，资料较好，代码写起比较复杂，这一点不如Caffe。
这有效隐藏了由于产生所有输入张量的长尾（long tail）而导致的内存延迟。...使用 NHWC 和 NCHW 建模 CNN 使用的绝大多数 Tensorflow 操作都支持 NHWC 和 NCHW 数据格式。...使用融合的批处理归一化 Tensorflow 中默认的批处理归一化被实现为复合操作，这是很通用的做法，但是其性能不好。融合的批处理归一化是一种替代选择，其在 GPU 中能取得更好的性能。...服务器间的梯度聚合可通过不同的方法实现： 使用 Tensorflow 标准操作在单个设备上（CPU 或 GPU）累加整和，然后将其拷贝回所有的 GPU。...脚本的执行 这一节将列出执行主脚本的核心命令行参数和一些基本示例（tf_cnn_benchmarks.py） 注意：tf_cnn_benchmarks.py 使用的配置文件 force_gpu_compatible
被占满，用多少内存占多少 sess_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=False) sess_config.gpu_options.allow_growth...=sess_config) 多块GPU时，可以通过在终端运行下面指令来设置CUDA可见GPU块来控制程序使用哪些GPU。...export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 多GPU使用，在Tensorflow中多GPU编程比较尴尬，资料较好，代码写起比较复杂，这一点不如Caffe。.../tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py)。.../09/object-detection.html#r-cnn 机器学习笔记 https://feisky.xyz/machine-learning/ 8 Tesla平台使用踩坑 http://tesla.xx.com
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