新人求教gpu的使用和keras调用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了新人求教gpu的使用和keras调用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全。这点超过其它类似的基于theano的框架(Lasagne,Opendeep,Blocks)。keras-gpu的安装与配置
参考技术A gpu擅长处理计算密集型任务,可并行运作。在深度学习的训练过程中,包含了大量重复性的计算,利用 gpu 的特性可显著提高训练的效率。先升级显卡驱动确保后面不会因为显卡驱动版本低这个问题被卡住。
NVIDIA CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的gpu加速库,可以集成到更高级别的机器学习框架中,如Tensorflow、caffe。
tensorflow-gpu是tensorflow的gpu版本,但是它必须通过 cuda 和 cudnn 来调用电脑的 gpu。
使用以下方法可以一次性安装CUDA、cuDNN、tensorflow-gpu
在gpu可用的情况下默认使用的是gpu,通过为CUDA指定一个不存在的gpu可切换回cpu模式
设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0'
设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,这里的顺序表示优先使用1号设备,然后使用0号设备
tf.ConfigProto一般用在创建session的时候,用来对session进行参数配置,而tf.GPUOptions可以作为设置tf.ConfigProto时的一个参数选项,一般用于限制GPU资源的使用。
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