请教:FastAI训练时CPU100%,GPU只有5% [问题点数:20分]

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【深度学习】从fast.ai学到的十大技巧
    那些允许新手在短短几周内实施世界级算法的秘诀是什么呢?在GPU驱动的唤醒中留下经验丰富的深度学习从业者?请允许我用十个简单的步骤告诉你。 如果您已经在练习深度学习并希望快速了解fast.ai在课程中使用的强大技术,请继续阅读。如果你已经完成了fast.ai并想要回顾一下你应该学到的东西,请继续阅读。如果你正在调查研究深度学习的想法,请继续阅读,并希望看到该领域如何发展以及fast.a...
Tensorflow+GPU做物体检测,CPU和内存都高占用?
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Fastai-详解fastai训练
Fastai进行模型<em>训练</em> 简介 此前,已经写了两篇大致上模仿Fastai使用方式的MNIST数据集上的博客,写的比较乱,这一篇会相对规整一些。 本案例讲述如何使用<em>fastai</em>的模型进行<em>训练</em>,具体讲解不同的<em>训练</em>方式及技巧。 说明 <em>fastai</em>没有明显的模型这一概念,不同于Keras,它的主要<em>训练</em>基础是一个Learner对象(我理解为学习器),这个对象绑定了PyTorch模型、数据集(包括训...
利用GPU训练时的常见错误
1.CUDA_VIDIBLE_DEVICES=4,5 python3 main.py   我想在集群条件下利用4,5号GPU,由于模型较小,并不清楚是都可以指定4,5号GPU(内存占用情况看不出来。。。后续会找找其他验证办法),报了如下几个错误: all tensors must be on devices[0]: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR:目前找到了两个解决办法...
tensorflow训练时指定GPU
1、在代码里面实现import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,3' 2、在命令行中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py3、在某一个命令窗口指定export CUDA_VISIBLE_DEVICES=&quot;xx&quot;...
使用多GPU训练时遇到的问题
问题描述 本次<em>训练</em>采用的是双GPU一起<em>训练</em>,代码如下 self.model = multi_<em>gpu</em>_model(self.model, <em>gpu</em>s=2) self.model.compile(loss=self.loss, optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4), metrics=['ac...
【TensorFlow】训练网络时 指定gpu的使用率
<em>训练</em>网络时,TensorFlow会占满<em>gpu</em>显存,在我的电脑上就是网络跑不起来,内存不够用,今天又遇到了这个情况,所以总结一下解决这个问题的方法。 用TensorFlow<em>训练</em>网络时对<em>gpu</em>的设置: 指定固定的<em>gpu</em>,我这里<em>只有</em>一个就不用进行这一步了。 在每个<em>gpu</em>上,让<em>gpu</em>动态申请内存,用多少申请多少。 直接限制<em>gpu</em>的使用率,自己设置数值 一、指定<em>gpu</em> 1、用环境变量指定 目前有...
TensorFlow在训练模型时指定GPU进行训练
TensorflowGPU<em>训练</em>的时候默认选第0块GPU<em>训练</em>,同时占满所有卡的显存。用tf.device()函数在指定<em>训练</em>时所用GPUtf.device('/<em>gpu</em>:0')通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定(这时只用一块GPU的内存)import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' # os.environ['CUDA_VISIBLE_D
多GPU 训练的问题
先占个坑 一会在写
训练过程--GPU训练
分布式<em>训练</em>   当前最优的分布式<em>训练</em>方式是通过参数服务器(Parameter Server)执行的同步随机梯度下降算法(SGD)。   这是一种简单的分布式算法,其中存在一组节点,每个节点都拥有经过<em>训练</em>的神经网络的一个版本。这些节点通过一个服务器共享梯度和权重等信息。当试图扩展节点数量时,问题出现了。考虑到如今的问题涉及的巨大维度,当扩展节点数量(到什么级别)时,节点将不得不交流大量的信息。 多G...
pytorch 指定GPU训练
指定GPU代码 上述使用中,代码3最为常用,keras也可以通过这种方式来调用GPU<em>训练</em>神经网络。 # 代码1: torch.cuda.set_device(1) # 代码2: device = torch.device(&quot;cuda:1&quot;) # 代码3:(官方推荐使用) os.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;] = '1' (如果你想同时调用两块GPU的话) os...
pytorch的多gpu训练
1.多GPU<em>训练</em>,出现out of memory 出现情景:预<em>训练</em>模型是使用<em>gpu</em>0<em>训练</em>得到,然后要在多<em>gpu</em>的服务器上进行微调,使用<em>gpu</em> id为[4,5,6,7],然后出现报错如下: cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/aten/src/THC/THCTensorRandom.cu:25 错误原因分析:在加载预<em>训练</em>模型的...
【Tensorflow】指定GPU训练
以下假设使用第3块GPU<em>训练</em> 1.在代码中添加 第一种方法: tf.device(‘/<em>gpu</em>:2’) 第二种方法: import os os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=’2’ 如果要指定1,3块GPU来<em>训练</em>,则: os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=’0,2’ 2.在命令中添加 CUDA_VI...
caffe训练GPU配置
-<em>gpu</em> 0,1
请教查询ACCESS中表时CPU100%的问题
我用Tadoquery连接ACCESS,输入记录没有问题,但一查询数据库就出现CPU100%的问题,请问是怎么回事,该怎么解决
GPU训练NN
GPU<em>训练</em>NN   今天配置了GPU,用来<em>训练</em>NN,本以为很简单,不就弄俩驱动装上嘛,但是也搞了不短时间,主要就是,版本不匹配,比较坑……   Tensorflow-<em>gpu</em>-1.7 + CUDA-9.0 + cuDNN-7.0 forCUDA-9.0   前面说了,配置过程中最坑的是版本问题,tensorflow-<em>gpu</em>用最新的没问题,CUDA我一开始用最新的9.1,下载安装配置好后编译提示...
pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练
一.指定一个<em>gpu</em><em>训练</em>的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 你的程序 其中id就是你的<em>gpu</em>编号 二.多<em>gpu</em>并行<em>训练</em>: torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_de...
fastai教程
从fast.ai学到的十大技巧:如何在几周内上手顶级算法 https://www.colabug.com/3887239.html <em>fastai</em> 系列教程(二)- 快速入门 MNIST 示例 https://www.pytorchtutorial.com/<em>fastai</em>-tutorial-2-overview-mnist/ ...
GPU Pro 5 (2014)
The GPU Pro: Advanced Rendering Techniques book series covers ready-to-use ideas and procedures that can solve many of your daily graphics-programming challenges. The third book in the series wouldn’t have been possible without the help of many people. First, I would like to thank the section editors for the fantastic job they did. The work of Wessam Bahnassi, Sebastien St-Laurent, Carsten Dachsbacher, and Christopher Oat ensured that the quality of the series meets the expectations of our readers. The great cover screenshots have been provided courtesy of Crytek, GmbH. You can find the article on CryENGINE 3 on page 133. The team at A K Peters made the whole project happen. I want to thank Alice and Klaus Peters, Sarah Chow, and the entire production team, who took the articles and made them into a book. Special thanks go out to our families and friends, who spent many evenings and weekends without us during the long book production cycle. I hope you have as much fun reading the book as we had creating it. —Wolfgang Engel
fastai扫盲
1,安装和升级 【我的安装环境】 python 3.6.5 GeForce GTX 1080 64位 Windows-10-10.0.17134-SP0 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.4.2.24 开始安装: # Win 10下需要先安装torch和torchvis...
cpu100%
我装的是xp,cpu2.0 独立显卡,在资源管理器下,cpu是100%
keras使用GPU训练模型
keras使用GPU<em>训练</em>: 1、简单方法:直接在运行前加   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py 2、指定一块或多块GPU import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"...
pyTorch 使用多GPU训练
1.在pyTorch中模型使用GPU<em>训练</em>很方便,直接使用model.<em>gpu</em>()。 2.使用多GPU<em>训练</em>,model = nn.DataParallel(model) 3.注意<em>训练</em>/测试过程中 inputs和labels均需加载到GPU中 inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda()) 具体使用参考 pyto...
神经网络训练采用gpu设置
    在定义图结构之前不用加入<em>gpu</em>:0,<em>只有</em>在session中计算之前在加入,否则的话会提示不能使用<em>gpu</em>保存模型等问题。with tf.device('/<em>gpu</em>:0' ):
TensorFlow 指定 GPU 训练模型
Linux 查看当前服务器 GPU 的占用情况可以使用 nvidia-smi 命令,如下所示: nvidia-smi 关于 nvidia-smi 命令输出的详细解释,可参考笔者的另外一篇博客:GPU状态监测 nvidia-smi 命令详解。在此不再赘述,本文主要分享一下在用 TensorFlow <em>训练</em>模型时如何指定 GPU。 在用 TensorFlow <em>训练</em>深度学习模型的时候,若无手...
Python-深度学习GPU训练系统
深度学习GPU<em>训练</em>系统
[Pytorch学习]在GPU上训练
Pytorch学习之在GPU上<em>训练</em> 主要分为以下: 定义GPU device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else "cpu") 将模型放到GPU中 def Model(...): .... .... model=Model().to(device) 把输入和标签放到GPU中 inputs, labels...
pytorch使用多GPU训练
import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class RandomDataset(Dataset): def __init__(self, size, length): self.len = length self.data = torch.randn(le...
Faster-RCNN训练问题解决:GPU内存
I1002 16:29:32.222652 27395 layer_factory.hpp:77] Creating layer bbox_pred I1002 16:29:32.222658 27395 net.cpp:106] Creating Layer bbox_pred I1002 16:29:32.222661 27395 net.cpp:454] bbox_pred <- fc7_d
使用GPU云服务器加速训练
2017.7.30限于经济条件,<em>只有</em>一台thinkpad的笔记本,8核1.6GHz cpu,8G内存,intel集成显卡在ubuntu中运行caffe 自带的mnist手写数字识别样例(使用CPU)时,大概需要900s,可以说比较慢了。前不久偶然看到腾讯云出了GPU云服务器,当时还没开始入门ML,现在想使用这个来提高一下速度,不想把时间花费在等待上,但是发现腾讯云的GPU服务器价格较贵,同时好像只...
Tensorflow:GPU训练速度分析
GPU<em>训练</em>速度分析: 常见模型会从磁盘中抽取数据,进行预处理,然后通过网络发送数据。例如,处理JPEG图片的模型会有下面的流程:从磁盘加载图片,将JPEG解码成一个tensor,进行裁减(crop)和补齐(pad),可能还会进行翻转(flip)和扭曲(distort),然后再batch。该流程被称为input pipeline。随着GPUs和其它硬件加速器越来越快,数据预处理可能是个瓶颈。 ...
tensorflow使用多个gpu训练
1. 模型并行 概念: 模型并行指模型的不同部分在不同GPU上运行。单个模型过大无法在单个GPU上运行,这时候就需要model-parallelism. https://blog.csdn.net/tigertai98/article/details/81125307 How to Use Distributed TensorFlow to Split Your TensorFlow Gra...
PyTorch使用多GPU训练
1. PyTorch使用指定GPU<em>训练</em> model = Model() if torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() 上面代码直接使用model.cuda(), PyTorch默认使用从0开始的GPU, 有如下两种方法来指定需要使用的GPU: 直接在终端中设定:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main....
深度学习中多GPU训练
先说我认为的结论,若夸卡<em>训练</em>中有统计数据同步(比如BN层的runing average 和 variance),这时单卡和多卡效果是一样的,只不过多卡增大了batch size,否则就不是严格的增大batch,因为统计数据可能不够准确。可以参考一下我摘录的小笔记,以BN层为对象,思考一下其他老师同学的回答: Pytorch Batch Normalizatin layer的坑 在实际应用中,增大b...
使用免费的gpu进行训练
进入https://course.fast.ai/然后点击左边的导航栏中的Server Setup,可以选择Kaggle.com和Colab,教了怎么使用<em>gpu</em>云平台,并且有写好的代码可以运行,运行前拷贝一份作为参照。  ...
MATLAB中调用GPU训练
在MATLAB中调用GPU来对复杂多量的数据进行<em>训练</em> 在MATLAB中调用GPU来对复杂多量的数据进行<em>训练</em>
tensorflow指定gpu进行训练
服务器共用的时候需要进行<em>gpu</em>分配,每个人用哪几块。 方法1 在<em>训练</em>代码内加上: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1' 方法2 在<em>训练</em>指令前面加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,即: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py …… HOPE U ENJOY ...
Tensorflow利用GPU训练注意事项
<em>训练</em>前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况,不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了,这是负责任的行为。之前在公司就遇到过<em>训练</em>了好久,结果一个新来的就把服务器挤跪了。。。 如果机器上面的GPU之间不能够通信,那就先设定一块要用的GPU吧,在终端上面输入命令export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0(数字是GPU的编号)。 用Tensorflow创建session的时候
pytorch使用指定GPU训练
本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU<em>训练</em>。 虽然pytorch提供了指定<em>gpu</em>的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块<em>gpu</em>上初始化,并且会占用一定空间的显存。这种情况下,经常会出现指定的<em>gpu</em>明明是空闲的,但是因为第0块<em>gpu</em>被占满而无法运行,一直报out of memory错误。解决方案如下: 指定环境变量,屏蔽...
pytorch设置gpu进行训练
接上一篇安装<em>gpu</em>版本pytorch后,这篇描述设置<em>gpu</em>进行<em>训练</em> (1)模型设置 cuda_<em>gpu</em> = torch.cuda.is_available() if(cuda_<em>gpu</em>): net = torch.nn.DataParallel(net).cuda() (2)输入数据设置 .cuda()将tensor专程cuda inputs, labels = Varia...
CPU100%程序运行CPU100%
我的程序一运行 CPU百分百!rn程序主要运行下面这个线程rnUINT _ConnectThread(LPVOID lParam)rnrn CRemoteControlSDlg* pdlg=(CRemoteControlSDlg*)lParam;rn COMMAND command,cmd;rn //command.ID=GetDriver;rn server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM,IPPROTO_TCP);rn serveraddr.sin_family=AF_INET;rn serveraddr.sin_port=htons(PORT);rn //为便于测试,连接地址暂定为本地rn serveraddr.sin_addr.S_un.S_addr=inet_addr("127.0.0.1");//默认链接ip地址rn rn if(connect(server,(SOCKADDR*)&serveraddr,sizeof(serveraddr))==0)rn rn while(true)rn rn // AfxMessageBox("链接成功"); //为便于测试,弹出连接成功的对话框rn if(recv(server,(char*)&command,sizeof(command),0)!=SOCKET_ERROR)rn rn switch(command.ID)rn rn case AutoLine:rn cmd.ID=AutoLine;rn send(server,(char*)&cmd,sizeof(cmd),0);rn break;rn case Restart:rn ReStart();rn //发送成功消息rn break;rn case ShutDown:rn Shutdown();rn break;rn case Asleep:rn ASleep();rn break;rn case LookPro:rn LookPrc();rn break;rn case KillPro:rn KillPrc();rn break;rn rn rn rn elsern rn pConnectThread=::AfxBeginThread(_ConnectThread,NULL);rn closesocket(server);rn return 0;rnrn帮我优化!
excel 关闭form时cpu100%
我在一张sheet中注册了一个Worksheet_BeforeDoubleClick事件,在事件调用userForm.showrn弹出一张form,form上有两个button.当我关掉这个form,并随便点击sheet上任意一个单元格时,cpu占用率rn马上飙升。大约10s后才恢复正常。rn请问大家这是什么原因,怎么解决。rn
请教运行多线程,cpu100%的问题
我开了7个线程,做同样的工作,每一秒做一定的运算并将结果从网络发送出去,rn此时<em>cpu100</em>%,且线程已无法保证实时性(即每秒进行运算并发送结果),很急,不知各位高手有什么好方法,请赐教!
第二期训练题5
问题链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2010 问题分析:输入两个三位数,从第一个数开始判断是否符合水仙花数的条件(一个三位数等于它个位,十位和百位的立方的和),如果满足,则依次输出水仙花数,并用空格分隔开;用一个辅助变量s来判断是否存在,如果不存在s=0(存在的话s&amp;gt;0),就输出no, #include&amp;lt;iostream&amp;gt;...
笔试训练5
1.char* a, char* b;while(*b = *a){    a++;    b++;}作用是将a所指的字符串赋给b所指的空间,while(*b = *a)相当于while((*b = *a) != '\0'2.四层网络模型与七层网络模型OSI七层网络模型第一层 物理层   第一层负责最后将信息编码成电流脉冲或其它信号用于网上传输。它由计算机和网络介质之间的实际界面组成,可定义电气信...
5验证码训练简介
尹成老师带你步入python爬虫的殿堂,讲课生动风趣、深入浅出,全套视频内容充实,整个教程以python语言为核心,完整精彩的演练了python爬虫操作流程以及各种精彩的小项目等,非常适合大家学习!
训练日记-5
这两天由于家里原因刷题并不是很多,同时昨天晚上也没来得及写总结,所以今天就一块总结了,请老师见谅。这两天算是A了4道题吧,其中三道题为DFS题,一道为DFS+BFS的。        通过最近这几天DFS题的练习,对DFS的理解更加深入了,同时对DFS循环结束的控制也更好了,每道DFS题的关键在于如何控制循环结束、如何控制进行下一步的循环,只要根据具体题意理解好这两个方面,那么这道题的大体解题思
编程题训练5
编程题<em>训练</em>5最大子数组 给定一个整数数组,找到一个具有最大和的子数组,返回其最大和。 样例 给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为6 解析文章 public class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { // 参数校验 i
华为在线训练(5)
1、题目描述 给出一个名字,该名字有26个字符串组成,定义这个字符串的“漂亮度”是其所有字母“漂亮度”的总和。 每个字母都有一个“漂亮度”,范围在1到26之间。没有任何两个字母拥有相同的“漂亮度”。字母忽略大小写。 给出多个名字,计算每个名字最大可能的“漂亮度”。 输入描述:整数N,后续N个名字 输出描述:每个名称可能的最大漂亮程度 //思路:不知道字符的漂亮度,把出现次数的字符定义为
练习三1005
Problem E Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 22   Accepted Submission(s) : 11 Problem Description A group of researchers are des
leetcode题目训练5
class Solution: def minimumTotal(self, triangle): &quot;&quot;&quot; :type triangle: List[List[int]] :rtype: int &quot;&quot;&quot; row = len(triangle) if (row == 0): ...
暑假训练日志5
       组合数学的稳定婚姻问题,问题比较容易理解,但是分析过程和代码实现(Gale-Shapley算法求解)不容易看懂。        组合数学的分类:        存在性问题:判断满足某种条件的情况或状态是否存在(例骑士巡游);        技术性问题:存在多少种满足条件的情况或状态(例路径问题);        构造性问题(需要加强巩固):如果已判断出满足某种条件的状态是存在...
训练日志 5
1.今天看了稳定婚姻问题,组合问题分类,排列,组合看了一部分,由于昨天睡的晚上午精神状态不是很好,效率较低,看东西不过脑子一样,经过午休即使调整,下午 效率明显比上午高,晚上可能是受到别人的影响(这个问题很扬中必须改)后段时间学不下去了,就看了看别的,一直到现在。 2.一天的学习下来也留有不少 的不明白的地方,和同学讨论解决了一部分,但是还有几个没有解决,早上讨论时再解决吧 3.今天结束了,明...
专题训练5 网络流
一些知识点 ********************************************************** 二分图最小点覆盖和最大独立集都可以转化为最大匹配求解。在这个基础上,把每个点赋予一个非负的权值,这两个问题就转化为:二分图最小点权覆盖和二分图最大点权独立集。 二分图最小点权覆盖     从x或者y集合中选取一些点,使这些点覆盖所有的边,并且选出来的点的权值尽可...
2018.8.3训练日记5
今天看了整章的多项式,怎么感觉除了基础知识,其他的跟数论中整除同余等方面的应用卵关系也没有~ 数论的课件也又看了一些,效率可以说是好低了 :( 今天学习了课本知识,还推导了一些扩展的定理公式,以前学的组合数排列数几乎忘掉的东西又找回来了 :) 另外,打算转换成以前的学习方法,先囫囵吞枣,再去填充细节,一点一点往前赶的确不舒服 今天学习的基础知识的还没整理完,明天再继续吧...... 下面...
PAT训练(5)
1056. Mice and Rice (25)贴一个模拟题,不知道为什么这题调了很久很久。 题目意思是给出节点数,参加每场比赛的最大节点数,之后顺序给出节点权值和节点出场顺序,顺序输出节点排名;每场比赛有<em>只有</em>一个节点晋级,其余节点排名并列。 一开始想法很简单,因为题目中乱序给出权值,就想直接用线性表(数组)存数据,用简单的循环语句执行,后来发现不是很容易写循环,遂想其他的数据结构减小难度,于是
解决Mask RCNN训练时GPU内存溢出问题
首先自己是个小白对于如何使用GPU跑程序这个学习了一下: (1)使用的是putty,安装了Anaconda这个IDE环境,用的conda install tensorflow-<em>gpu</em>安装的GPU版本tf,之前只是安装了tf并没有选择GPU版本。安装完GPU版本的tf,可以进入python环境导入import tensorflow as tf 进行测试一下,如果没有报错即为成功。 (2)并在自己...
tensorflow多机/多GPU训练时使用的术语
replica: 使用多机<em>训练</em>时, 一台机器对应一个replica——复本 tower:使用多GPU<em>训练</em>时, 一个GPU上对就一个tower
tensorflow cifar10训练时遇到的问题 GPU未参与运算
在运行cifar10_train.py时发现程序只使用了我的cpu,完全没使用<em>gpu</em>,导致计算非常缓慢,随后我在需要<em>gpu</em>计算的地方添加了<em>gpu</em>作用域,如下 with tf.device('/<em>gpu</em>:0'): # Build a Graph that computes the logits predictions from the # inference model....
2015.11.2~5训练总结
2015.11.2~4<em>训练</em>总结      ~~~~~~蓦然回首,上次写总结,早已在两个月之前,虽说时间隔了很长,但是我对写总结的激情依旧不减。先来小结一下总体情况这两天的题没有之前<em>训练</em>时的那么难,所以说对于策略和时间的安排就显得至关重要!!!但是连续几场比赛都犯了 相同的\large\textbf{相同的} 的错误:对于一道题,没有仔细的分析题目的做法细节,只是想了个大概,导致在打程序的时候,打一点
11/5训练日记
老实说这几天因为概率复习都没怎么做题 今天考完试了终于有机会看几个题, 晚上选修课偷偷做了一个题今天晚上交上。
让tensorflow在GPU上训练时不要占用全部内存
tensorflow默认<em>训练</em>时占用一块GPU的全部内存,在<em>训练</em>代码python文件中加入以下代码,可以避免这种问题,给实验室的小伙伴们留一点空间。 <em>gpu</em>_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(<em>gpu</em>_options=<em>gpu</em>_options)) ...
在Google Colab上部署Fastai课程代码实现云端训练神经网络
参考教程:Fast.ai Lesson 1 on Google Colab (Free GPU) Google Colab提供的GPU是K80,<em>只有</em>12G内存,所以batch size 不要设置很大,不然会出现CUDA out of memory错误,出现此错误请重启代码执行程序。 关于学习速率参考:理解深度学习中的学习率及多种选择策略 以下是每节课的notebook: Lesson...
GPU Pro 5 pdf 电子书
GPU Pro 5.pdf 电子书, 英文原版,GPU开发必备书籍。
tensorflow使用GPU训练时的显存占用问题
最近用GoogleNet (inception-v3)做fine-tune<em>训练</em>时,遇到了一个问题。当我选择单个GPU<em>训练</em>时候,服务器中所有的GPU显存都会被占满,如下图所示:     出现以上问题的原因是tensorflow在<em>训练</em>时默认占用所有GPU的显存。     可以通过以下方式解决该问题: 1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数
(转)tensorflow使用GPU训练时的显存占用问题
https://blog.csdn.net/sunwuhuang1/article/details/53946462 &amp;nbsp; &amp;nbsp;&amp;nbsp; &amp;nbsp; &amp;nbsp;最近用GoogleNet (inception-v3)做fine-tune<em>训练</em>时,遇到了一个问题。当我选择单个GPU<em>训练</em>时候,服务器中所有的GPU显存都...
caffe训练时总是会占用0号GPU卡
Sometimes, we will change the default GPU 0  to others when  we are training deep learning models using Caffe, however, we also find that <em>gpu</em> 0 is always used (~100 MBs)  .To solver this, we can simp
下载fastai杂谈
https://github.com/<em>fastai</em>/<em>fastai</em> 按照官网的指示其实就是两条指令的事情, pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu92/torch_nightly.html pip install <em>fastai</em>   但是在下载的时候报错,说我是: Command&quot;py...
GPU编程自学5 —— 线程协作
深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题。这里主要记录自己的GPU自学历程。目录 《GPU编程自学1 —— 引言》 《GPU编程自学2 —— CUDA环境配置》 《GPU编程自学3 —— CUDA程序初探》 《GPU编程自学4 —— CUDA核函数运行参数》
为什么输出的只有5
下面为什么输出的<em>只有</em>5rn private int a(int i)rn rn int c=0;rn if(i==0)rn rn c=0;rn return 0;rn rn elsern rn textbox1.text=textbox1.text+a(i-1));rn return i;rn rnrn rn private void b()rn rn a(5);rn
fastai v1.0使用示例
在互联网上游荡了半天,没找到多少<em>fastai</em>的v1.0版本的教程,0.7的有很多,但是1.0的<em>fastai</em>几乎是一个全新的<em>fastai</em>,所以这里写下我的探索,欢迎共同探讨。 加载数据集 首先是加载数据集,先将数据整理成如下格式: 然后我们加载图片数据集: databunch = ImageDataBunch.from_folder('cifar-10-batches-py/images',...
增大Batch训练神经网络:单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧
2018年中的大部分时间,我都在尝试利用<em>训练</em>神经网络克服GPUs的局限。无论是在包含1.5亿个参数的语言模型中,比如OpenAI’s huge Generative Pre-trained Transformer (or the recent and similar BERT model),还是在拥有3000万个输入元素的神经网络中,我都只能利用GPU处...
keras深度训练5: 断点训练
关于过拟合 https://blog.csdn.net/mrgiovanni/article/details/52167016 从断点处开始<em>训练</em> https://machinelearningmastery.com/check-point-deep-learning-models-keras/ Keras 模型的保存与加载 http://yangguang2009.github.io/2...
keras 多GPU训练,单GPU权重保存和预测
多GPU<em>训练</em> keras自带模块 multi_<em>gpu</em>_model,此方式为数据并行的方式,将将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据,最高支持在8片GPU上并行。 使用方式: from keras.utils import multi_<em>gpu</em>_model # Replicates `model` on 8 GPUs. # This assumes th...
pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试
device = torch.device(&quot;cuda:0&quot; if torch.cuda.is_available() else &quot;cpu&quot;)#第一行代码 model.to(device)#第二行代码 首先是上面两行代码放在读取数据之前。 mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码 然后是第三行代码。这句代码的意思是将所有最开始读取数据时的tersor变量...
深度学习框架里使用GPU训练网络参数时查看GPU的使用情况
方法一:使用命令行 nvidia-smi 是 Nvidia 显卡命令行管理套件,基于 NVML 库,旨在管理和监控 Nvidia GPU 设备。 这是 nvidia-smi 命令的输出,其中最重要的两个指标: 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西,显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的,显存和 GPU 的关系有
Tensorflow在训练模型的时候如何指定GPU进行训练
tensorflow在<em>训练</em>模型的时候如何指定GPU进行<em>训练</em> 实验室共用一个深度学习服务器,两块GPU,在用tensorflow<em>训练</em>深度学习模型的时候,假设我们在<em>训练</em>之前没有指定GPU来进行<em>训练</em>,则默认的是选用第0块GPU来<em>训练</em>我们的模型,而且其它几块GPU的也会显示被占用。有些时候,我们更希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来<em>训练</em>我们的模型,而不是用这种默认的方法。接下来将简单介绍两种简单的方法...
tensorflow笔记:训练模型的时候如何指定GPU进行训练
目录 一、Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况 二、第一种是通过tf.device()函数来指定<em>训练</em>时所要使用的GPU 三、通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定 四、tensorflow的显卡使用方式 1、直接使用 2、分配比例使用 3. 动态申请使用 4 指定GPU 一、Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况 Nvidia自带一个命令行工具可以查看...
利用GPU训练模型(tensorflow、keras) 训练模型提示“CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY”
问题来源 用GPU<em>训练</em>模型,由于操作习惯问题。终直接在终端用ctrl+z终止<em>训练</em>,此时GPU资源可能未立即释放, 下次继续使用时有可能会报例如CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY这种错误,就是提示显存不够。这时候需要人工来杀死占用GPU显存的进程。 解放方法 1 查看GPU进程及PID fuser -v /dev/nvidia* 2 找到仍然在占用GPU的进程PID k...
tensorflow在训练模型的时候如何指定GPU进行训练
在用tensorflow<em>训练</em>深度学习模型的时候,假设我们在<em>训练</em>之前没有指定GPU来进行<em>训练</em>,则默认的是选用第0块GPU来<em>训练</em>我们的模型,而且其它几块GPU的也会显示被占用。有些时候,我们更希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来<em>训练</em>我们的模型,而不是用这种默认的方法。接下来将简单介绍两种简单的方法。 我们现有的GPU个数如下所示: 1.第一种通过tf.device()函数来指定<em>训练</em>时所
Pytorch多GPU训练以及怎样在训练的时候做validation
Pytorch多GPU<em>训练</em>以及怎样在<em>训练</em>的时候做validation参考:MobileFaceNet_Pytorch中的train.py文件
TensorFlow训练模型,指定GPU训练,设置显存,查看gpu占用
1 linux查看当前服务器GPU占用情况:nvidia-smi  周期性输出GPU使用情况: (如设置每3s显示一次GPU使用情况) watch -n 3 nvidia-smi   效果如下:    2  指定GPU<em>训练</em>,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定    如果要指定第2块GPU<em>训练</em>,可以在python代码中如下指定:import os os.environ['CUDA...
请教GPU与CPU的区别......
<em>请教</em>GPU与CPU的区别......
深度学习之五:使用GPU加速神经网络的训练
使用神经网络<em>训练</em>,一个最大的问题就是<em>训练</em>速度的问题,特别是对于深度学习而言,过多的参数会消耗很多的时间,在神经网络<em>训练</em>过程中,运算最多的是关于矩阵的运算,这个时候就正好用到了GPU,GPU本来是用来处理图形的,但是因为其处理矩阵计算的高效性就运用到了深度学习之中。Theano支持GPU编程,但是只是对英伟达的显卡支持,而且对于Python编程而言,修改一些代码就可以使用GPU来实现加速了。
关于tensorflow训练GPU占用问题
大家在<em>训练</em>数据的时候,经常会遇到tensorflow会占用发现的所有GPU的情况,这样会影响其他人使用GPU,因此我们可以在使用时设定选用的GPU。 import os os.environ[&quot;CUDA_DEVICE_ORDER&quot;]=&quot;PCI_BUS_ID&quot; # see issue #152 os.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;]=&quot;0&quot; 这样我们就可以避免...
Faster R-CNN GPU训练运行说明
本篇文章主要是记录本人学习Faster R-CNN的有关内容,这次是记录使用GPU运行模型<em>训练</em>的步骤: 1、首先下载模型的源代码(本人使用的是tensorflow版的代码): https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 2、配置环境 <em>训练</em>模型需要提前安装好相关的依赖包: Cython           0.28.2 easydict  ...
mxnet学习(6):使用GPU进行训练
1.使用as_in_context() ctx是需要载入的<em>gpu</em>/cpu # Load data and label is the right context data = data.as_in_context(ctx) label = label.as_in_context(ctx) 2.使用copyto(ctx) 将数据copy到ctx data = data.copyto(ctx) l...
amd多GPU训练BUG解决方案
这里是引用 https://www.cnblogs.com/JiangOil/p/10513906.html
ASRT 双GPU训练这样设置
SpeechModel251_p.py if(__name__=='__main__'): import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" #进行配...
OpenNMT-py使用GPU模式进行训练和翻译
硬件情况 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-7700K CPU @ 4.2GHz GPU:  NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti  * 2 RAM:  32G OS: Windows 10 Pro   环境准备 Python Python 选择安装3.6版本,安装好以后配置环境变量。 Anaconda3 Anaconda3选择Anaconda3...
【mask rcnn】多个GPU训练遇到错误
1、Loaded runtime CuDNN library: 7103 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005 (compatibility version 7000).  If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match.  If b...
pytorch多GPU训练实例与性能对比
以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验。 多GPU<em>训练</em> cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始<em>训练</em> cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始<em>训练</em> 在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件 nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=<em>gpu</em>:2 -n1 bash cluster_run.sh...
YOLOv3原始项目训练实录--GPU版
一、 基础平台:Nivdia显卡GTX1080+Ubuntu<em>训练</em>。 二、 文件配置:yolov3-voc.cfg、Makefile、voc.data、voc.names、coco.names 话不多说,直接上配置原文件。 1. yolov3-voc.cfg (1)[net] # Testing #batch=1 #subdivisions=1 # Trainingbatch=64#加粗部分...
Pytorch 使用多GPU训练,有用
model 先把model都定义好,再统一放到GPU上,不然可能会报错 不要动optimizer # 多GPU if len(conf.device_ids)&amp;amp;amp;amp;amp;gt;1: self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids).cuda() ...
apache_2.0.63-win32-x86-no_ssl.rar下载
apache_2.0.63-win32-x86-no_ssl.rarapache_2.0.63-win32-x86-no_ssl.rar 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/no1zh/3246552?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/no1zh/3246552?utm_source=bbsseo[/url]
PV3D太阳系下载
使用PV3D编写的太阳系,同时添加了鼠标事件处理,当鼠标移动到地球的时候,地球会停止旋转,鼠标移开继续旋转 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/gdhyyanglang/4181810?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gdhyyanglang/4181810?utm_source=bbsseo[/url]
系统错误修复下载
系统错误修复 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tiexzs/5409631?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tiexzs/5409631?utm_source=bbsseo[/url]
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