多GPU的数据训练,feed images, labels = cifar10.distorted_inputs() split_images = tf.split(images, FLAGS.num_gpus, 0) split_labels = tf.split(labels, FLAGS.num_gpus, 0) for i in xrange(FLAGS.num_gpus): with tf.device('/gpu:%d' % i): with tf.name_scope('%s_%d…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/95370db7/,欢迎阅读最新内容! keras multi gpu training Guide multi_gpu_model import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model import numpy as np G = 8 batch_size_per_gpu =…

https://blog.csdn.net/confuciust/article/details/78982264 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1…

http://www.cnblogs.com/me-sa/archive/2011/11/05/erlang0012.html Erlang进程有自己的消息队列来保存接收到的消息,新接收到的消息放在队列的尾部.Erlang的接收原语receive就是用来从消息队列中选择性提取消息的.receive提取消息的过程是:从消息队列的第一条消息开始匹配,如果有一条消息可以匹配上就从消息队列中移除,并执行相应的消息处理逻辑.如果没有模式可以匹配消息队列中的消息,这条消息就会保留在消息队列中.如果检查到消息…

在tfserving上,目测只能在每个gpu上起docker    https://github.com/tensorflow/serving/issues/311#issuecomment-480176078 对于keras,github有利用多线程来解决多gpu推理  https://github.com/yuanyuanli85/Keras-Multiple-Process-Prediction…

Step 0:导入必要的库 import tensorflow as tfimport os Step 1:获取图片文件名以及对应的标签 首先是读取给定路径下所有图片的名称以及对应的标签.os.listdir(file_dir)可以列出file_dir路径下所有文件名:str.split(sep='.')将字符串str以点(.)分割. # you need to change this to your data directory train_dir = 'E:\\data\\Dog_Cat\\…

这个过程主要分为三个步骤: 数据预处理 数据处理就是把数据按照一定的格式写出来,以便网路自己去读取数据 1准备原始数据 我的cloth数据一共是四个类别,每个类别有衣服47张,一用是188张图片,这些大小不一的原始图片转换成我们训练需要的shape. 原始数据放在同一个文件夹下面: 2 编程实现 制作Tfrecords,读取Tfrecords数据获得iamge和label,打印验证并保存生成的图片. #将原始图片转换成需要的大小,并将其保存 #==========================…

贴一张自己画的思维导图  数据集准备 kaggle猫狗大战数据集(训练),微软的不需要FQ 12500张cat 12500张dog 生成图片路径和标签的List step1:获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data/Cat下所有的猫图路径名,存放到cats中,同时贴上标签0,存放到label_cats中.狗图同理. train_dir = 'D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data' def get_fi…

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 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'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc…