keras单GPU函数

我的Keras使用总结（5）——Keras指定显卡且限制显存用量，常见函数的用法及其习题练习

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

JS通用表单验证函数,基于javascript正则表达式

表单的验证在实际的开发当中是件很烦琐又无趣的事情今天在做一个小项目的时候,需要JS验证,寻找到一个比较好的东西地址如下: http://blog.csdn.net/goodfunman/archive/2005/10/21/513338.aspxhttp://blog.csdn.net/yhl_621/archive/2006/03/04/615273.aspxhttp://blog.csdn.net/NetDreamwing/archive/2004/10/11/131975.aspxhtt

php 表单校验函数库（判断email格式是否正确、http地址是否合法有效、手机号码是否合法）

/** * 表单校验函数库 */ /** * 判断email格式是否正确 * @param $email */ function is_email($email) { return strlen($email) > 6 && preg_match("/^[\w\-\.]+@[\w\-\.]+(\.\w+)+$/", $email); } //判断http 地址是否合法 function check_url($url) { return preg_match (&q

dwz框架---(2)表单回调函数

dwz中的表单回调函数大概有下面几种: /** * 普通ajax表单提交 * @param {Object} form * @param {Object} callback * @param {String} confirmMsg 提示确认信息 */ function validateCallback(form, callback, confirmMsg) { var $form = $(form); if (!$form.valid()) { return false; } var _subm

MATLAB 单变量函数一阶及N阶求导

1 对一维函数的求导及求特定函数处的变量值 %%最简单的一阶单变量函数进行求导 function usemyfunArray() %主函数必须位于最上方 clc clear syms x %syms x代表着声明符号变量x,只有声明了符号变量才可以进行符号运算,包括求导. %f(x)=sin(x)+x^2; %我们输入的要求导的函数 y = diff(sin(x)+x^); %代表着对单变量函数f(x)求一阶导数 disp('f(x)=sin(x)+x^2的导数是'); pretty(y); %

oracle一些单记录函数

单记录函数 1.0 NVL() 作用:从两个表达式返回一个非NULL值用法:NVL(表达式1, 表达式2) 如果表达式1的结果不为NULL,返回表达式1的结果:如果表达式1的结果为NULL,返回表达式2的结果. 引申:表达式1的结果为NULL,返回表达式2的结果,而表达式2的结果为NULL,则最终返回NULL,可以得出一个伪结论是“如果表达式1和表达式2的结果都为NULL,则返回NULL”. NVL(, ) // 结果是123 1.1 NVL2() 作用:从三个表达式中返回一个用法:NVL(

js进阶 14-8 表单序列化函数serializeArray()和serialize()的区别是什么

js进阶 14-8 表单序列化函数serializeArray()和serialize()的区别是什么一.总结一句话总结:两者都是对表单进行序列化,serializeArray()返回的是json对象,serialize()返回的是json形式的字符串,使用起来都是一样的 1.$(selector).serialize()序列化的话对中文做了什么操作? 为了避免出错,将中文变成了编码,因为内容要提交到服务器,编码可以保证汉字不出错,github上传文件的时候,也是进行的同样的操作

keras使用多GPU并行训练模型 | keras multi gpu training

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 =

[深度学习] Pytorch（三）—— 多/单GPU、CPU，训练保存、加载模型参数问题

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

TensorFlow，Keras限制GPU显存

运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例,多人共同使用GPU的时候,会造成后面的人无法运行程序. 一.TensorFlow 1.预加载比例限制 tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config) 2.自适应 tf_config = tens

keras 自定义 custom 函数

转自: https://kexue.fm/archives/4493/,感谢分享! Keras是一个搭积木式的深度学习框架,用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型.在tensorflow出来之前,Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架,以theano为后端,而如今Keras已经同时支持四种后端:theano.tensorflow.cntk.mxnet(前三种官方支持,mxnet还没整合到官方中),由此可见Keras的魅力. Keras是很方便,然而这种方便不是没有代价的,最为人诟

Keras自定义评估函数

1. 比较一般的自定义函数: 需要注意的是,不能像sklearn那样直接定义,因为这里的y_true和y_pred是张量,不是numpy数组.示例如下: from keras import backend def rmse(y_true, y_pred): return backend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred - y_true), axis=-1)) 用的时候直接: model.compile(optimizer='adam', loss=

JavaScript-4.1-简单的表单操作,函数用法---ShinePans

<html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=GB2312"/> <title> 4.1 确认表单必填项目完整性 </title>  <script type="text/javascript"> function check_submit()

win10配置Keras及GPU环境

今天搭建了Keras深度学习的环境详细记录一下安装Anaconda3 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. Anaconda3官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 选适合的版本安装即可安装的时候记得勾选add anaconda to my PATH environment variable 安装好之后检查一下: 没有问题. 在A

keras多gpu训练

使用multi_gpu_model即可.观察了一下GPU的利用率,非常的低,大部分时候都是0,估计在相互等待,同步更新模型: 当然了,使用多GPU最明显的好处是可以使用更大的batch size import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model import numpy as np num_samples = 1000 height = 2

MFC-简单的函数使用

1. MessageBox(str);很简单的一个函数,该函数参数为字符串.用来弹出一个窗口显示str的内容,str为一个字符串. 2. UpdateData();该函数是vc++中处理控件变量的钥匙.用来处理变量中数据和屏幕上控件的显示问题.由控件->变量或者由变量->控件.这是有括号中的参数决定的.当参数为 false时,将变量的值传递给窗口中的控件;为true时将控件中的值传给控件变量. **注意:每次使用UpdateData函数都会更新所有编辑框.例如:UpdateDat

ORACLE单字符函数的函数

1. ASCII(C) 说明:返回C的首字符在ASCII码中相应的十进制举例: SQL>SELECT ASCII('A') A,ASCII('a') B,ASCII('0') C,ASCII(' ') D FROM DUAL; A B C D -------------------- ---------- ---------- 65 97 48 32 2. C

72、django之简单验证码实现与form表单钩子函数补充

本篇主要讲解简单的验证码实现,验证码使用基本都是找现成的组件来实现,用代码实现这个简单功能主要是了解了解验证码内部的实现. 本篇导航: 五位验证码图示代码实现登录验证 Form组件钩子函数补充一.五位验证码图示二.代码实现 1.首先用bootstrap布一个上图简单的页面 <div class="container"> <div class="row"> <div class="col-md-5 col-md-offs

django之简单验证码实现与form表单钩子函数补充

本篇主要讲解简单的验证码实现,验证码使用基本都是找现成的组件来实现,用代码实现这个简单功能主要是了解了解验证码内部的实现. 本篇导航: 五位验证码图示代码实现登录验证 Form组件钩子函数补充一.五位验证码图示二.代码实现 1.首先用bootstrap布一个上图简单的页面 <div class="container"> <div class="row"> <div class="col-md-5 col-md-offs

keras 设置GPU使用率

import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allocator_type = 'BFC' #A "Best-fit with coalescing" algorithm, simplified from a version of dlmalloc.config.gpu_options

keras的LSTM函数详解

keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=Non

keras单GPU函数

热门专题