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如何使用gpu进行tensor2tensor的训练?
qq_34427404
2020-05-16 08:21:27
我利用服务器训练tensor2tensor官方给定的手写字体的例子,但是训练过程并没有使用gpu(gpu可以正常使用),请问怎么才能利用gpu进行训练?
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如何使用gpu进行tensor2tensor的训练?
我利用服务器训练tensor2tensor官方给定的手写字体的例子,但是训练过程并没有使用gpu(gpu可以正常使用),请问怎么才能利用gpu进行训练?
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GPU
的
tensor
转化成numpy
GPU
tensor
不能直接转换成numpy先转换成CPU
tensor
,再转换成numpy 例如对
GPU
tensor
img 操作转换成numpy为 img = img.cpu() img = img.numpy()
Pytorch学习(九)Pytorch中CPU和
GPU
的
Tensor
转换,
Tensor
和ndarray的转换及.cuda(non_blocking=True)的作用
1. 设置
训练
模型的
GPU
设备的方式 device = torch.device("cuda:1" ) model = model.to(device) 2. CPU和
GPU
上
Tensor
的比较 该部分参考自来自达摩院大神的讲解 PyTorch中的数据类型为
Tensor
,
Tensor
与Numpy中的ndarray类似,同样可以用于标量,向量,矩阵乃至更高维度上面的计算。PyTorch中的
tensor
又包括CPU上的数据类型和
GPU
上的数据类型,一般
GPU
上的
Tensor
是CPU上的
Tensor
加cuda(
GPU
中的
tensor
的
使用
GPU
中的
tensor
的
使用
1.实例化device:torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_avaiable() else "cpu") 2.
tensor
.to(device) #把
tensor
转化为CUDA支持的
tensor
,或者cpu支持的
tensor
配置
tensor
2
tensor
在
GPU
上面运行
1.
tensor
2
tensor
运行在
GPU
上面的简单总结 首先测试
tensor
flow的简单程序能否运行在
GPU
上面,执行下面的代码 import
tensor
flow as tf with tf.device('/device:
GPU
:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='...
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中的
Tensor
Cores有什么作用?
英伟达公司的
GPU
显卡过去的型号为 GTX,现在新出了一个 RTX 系列的新产品。RTX 提供的其中一个新功能就是包含了
Tensor
Cores。那么这个
Tensor
Cores 是做什么用的哪? 查了一下资料:
使用
Tensor
核的两个CUDA库是cuBLAS和cuDNN。cuBLAS
使用
张量核加速GEMM计算(GEMM是矩阵-矩阵乘法的BLAS术语);cuDNN
使用
张量核加速卷积和递归神经网络(RNNs)。 许多计算应用程序
使用
GEMM:信号处理、流体动力学等等。随着这些应用程序的数据大小呈
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