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如何使用keras进行多显卡训练-创新互联

小编这次要给大家分享的是如何使用keras进行多显卡训练,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:申请域名、虚拟空间、营销软件、网站建设、榆阳网站维护、网站推广。

使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到,只占用了第一张显卡,第二张显卡完全没用。

要使用多张显卡,需要按如下步骤:

(1)import multi_gpu_model函数:from keras.utils import multi_gpu_model

(2)在定义好model之后,使用multi_gpu_model设置模型由几张显卡训练,如下:

model=Model(...) #定义模型结构
model_parallel=multi_gpu_model(model,gpu=n) #使用几张显卡n等于几
model_parallel.compile(...) #注意是model_parallel,不是model

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网页名称:如何使用keras进行多显卡训练-创新互联
文章URL:http://bjjierui.cn/article/csshps.html

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