TF 设置GPU模式训练

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TF 设置GPU模式训练

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…

『TensorFlow』分布式训练_其二_单机多GPU并行&GPU模式设定

建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计一.tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 上面分配给tensorflow的GPU显存大小为:GPU实际显存*0.7. GPU模式禁用 import os os.environ…

使用多块GPU进行训练 1.slim.arg_scope(对于同等类型使用相同操作) 2.tf.name_scope(定义名字的范围) 3.tf.get_variable_scope().reuse_variable(参数的复用) 4.tf.py_func(构造函数)

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…

tensorflow 13：多gpu 并行训练

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部…

oracle学习笔记（二）设置归档模式

设置归档模式(mount状态) ALTER database ARCHIVELOG; //关闭数据库 shutdown immediate //启动数据库到mount状态 startup mount alter database archivelog; //查看归档状态 archive log list; SQL> archive log list; 数据库日志模式存档模式自动存档启用存档终点 USE_DB_RECOVERY_FILE_DEST 最早的联机日志序列下一个存档日志序列当…

[国嵌笔记][033-034][设置svc模式]

[设置svc模式] 设置CPU为SVC模式 1.因为初始化系统需要有很高的权限,SVC模式具有该权限,所以首先要使系统工作在SVC(0b10011)模式 2.设置cprs为0xd3(0b11010011)表示设置处理器为svc模式,并且屏蔽irq和frq /* *名称:set_cpu_to_svc *描述:设置CPU为SVC模式 */ set_cpu_to_svc: mrs r0, cpsr bic r0, #0x1f orr r0, #0xd3 //F 1,I 1,M[4:0] 10110 m…