测试了官方历程,看没有问题,加上时间紧任务重,就不深究了. 官方tutorials:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/deep_cnn github源码:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10 值得注意的是: 运行多GPU训练的脚本: python cifar10_multi_gpu_train.py --num_gpus = 1 --b…

让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程,训练的时间非常重要.训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU,然而单个GPU的计算能力有限,利用多个GPU进行分布式部署,同时完成一个训练任务是一个很好的办法.对于caffe来说,由于NCCL的存在,可以直接在slover中指定使用的GPU.然而对于Tensorflow,虽然Contrib库中有NCCL,但是我并没有找到相关的例子,所以,还是靠双手成就梦想. 原理简介 TensorFlow支持指定相应的设备来完成相应的操作,所以如…

使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data…

pytorch的并行分为模型并行.数据并行 左侧模型并行:是网络太大,一张卡存不了,那么拆分,然后进行模型并行训练. 右侧数据并行:多个显卡同时采用数据训练网络的副本. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel…

[<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_zw中文增强版Halcon官方Delphi例程 源码下载:http://files.cnblogs.com/files/ziwang/zw_match.zip 2016 zw中文增强版(delph2007,HALCON 11.01) 主要改动之处: :: 将位于窗口class的私有变量,改为全局变量,便于分析,修改 :: 增加大量中文注解 :: 将原版的批量自动测量,改为手动单幅测量,便于观测效果 :: 多处节点,增加图像文件输出,便…

github地址:https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码. 给外部调用的方法是: distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法. """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""…

TensorFlow: How to freeze a model and serve it with a python API 参考:https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-a-python-api-d4f3596b3adc 官方的源码:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/too…

准确率只有70%,cpu版本的TF居然跑了两天才跑完,其他方法将继续尝试. 生成数据目录: import numpy as np import os train_label = {} for i in range(10): search_path = './data/train/{}'.format(i) file_list = os.listdir(search_path) for file in file_list: train_label[os.path.join(search_path,…

cifar10数据集(http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz)源格式是数据文件,因为训练需要转换成图片格式 转换代码: 注意文件路径改成自己的文件路径,train文件夹需要自己建,等待转换完成 from scipy.misc import imsave import numpy as np # 解压 返回解压后的字典 def unpickle(file): import pickle as pk fo = open(file,…

http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/74748806 如何使用多GPU http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/using_gpu.html…