安装环境: Windows 10 64bit GPU: GeForce gt 720 Python: 3.5.3 CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版,安装Python3.5版本.因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5.可以直接下载Anaconda的安装包安装即可,一般不会有问题.(清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) TensorFlow 有两个版本:

GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错如下: InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(300, 1), b.shape=(1, 10), m=300

检查keras/tensorflow是否正常调用GPU代码 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ[" a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='

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 =

phpcms模板标签没有调用全站最新发布的数据 所以参考phpcms本身自带的lists方法写了一个Countlists调用全站数据 /** * 全站最热 * @param $data */ public function CountLists($data) { $this->db->table_name = 'v9_news'; $catid = intval($data['catid']); if(isset($data['where'])){ $sql = $data['where'];

本随笔记载与2019年1月23日,若随着技术发展,本随笔记录的困难被攻克也是可能的. 参考(https://www.reddit.com/r/docker/comments/86vzna/gpu_access_from_docker_container_windows_10/) Well you need to understand that direct access to the graphics card is done by a driver. If your host system i

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode

也真够折腾的. 事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用). 这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804

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

在网上看到一篇博客,地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/,是关于利用keras上预训练的模型进行图像分类的示例,于是我也自己动手运行了一下,效果,一般. 上代码 from keras.applications import ResNet50 from keras.applications import InceptionV3 from keras.ap

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

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

 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

在项目使用https方式调用别人服务的时候,以前要写很多的代码,现在框架封装了很多,所以不用再写那么多了. 网上看了一下,都是很老的版本,用过时的DefaultHttpClient. 以spring为例: 1,在apache 4.0版本中有 DefaultHttpClient 这个类,是用来做httpsClient的,但是在4.3的时候就换成了 CloseableHttpResponse .DefaultHttpClient 类就被标记为了 @Deprecated . try(Closeable

这段时间一直在搞视频格式的转换问题,终于最近将一个图片的YUV格式转RGB格式转换成功了.下面就来介绍一下: 由于我的工程是在vs2008中的,其中包含一些相关头文件和库,所以下面只是列出部分核心代码,并不是全部代码. 1.下载一个包含YUV数据的文件也可以自己制作一个该文件 下载地址:YUV数据文件 2.读入YUV数据文件中的yuv数据: 关键代码如下: 2.1读文件代码 unsigned char * readYUV(char *path) { FILE *fp; unsigned char

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker

Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如果Keras对你的研究有帮助的话,请在你的文章中引用Keras.这里是一个使用BibTex的例子 @misc{chollet2015keras, author = {Chollet, François and others}, title = {Keras}, year = {2015}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{htt

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

使用Keras训练具有多个GPU的深度神经网络(照片来源:Nor-Tech.com). 摘要 在今天的博客文章中,我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络. 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速. 为了验证这一点,我们在CIFAR-10数据集上训练了MiniGoogLeNet. 使用单个GPU,我们能够获得63秒的时间段,总训练时间为74分10秒. 然而,通过使用Keras和Python的多GPU训练,我们将训练时间减少到16秒,总训练时间为19m3s. 使用Keras启

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP