我在共享计算资源的环境中工作，也就是说，我们有几台服务器机器都配备了几个Nvidia Titan X GPU。 对于小到中等尺寸的模型，Titan X的12GB通常足以让2-3人在同一GPU上同时进行训练。如果模型足够小，以至于单个模型不能充分利用Titan X的所有计算单元，那么实际上可以导致某种加速（相比串行多个训练任务来说）。即使在GPU的并发访问确实减慢了单个训练时间的情况下，同时在GPU上拥有多个用户运行的灵活性仍然不错。 TensorFlow的...
我已经看到了这个问题的变化,但我还没有找到满意的答案.基本上,我想从keras model.to_json(),model.get_weights(),model.from_json(),model.set_weights()到tensorflow等效.我想我已经接近那里了,但我正处于被困的地步.如果我能在相同的字符串中获得权重和图表,我更愿意,但我明白这是不可能的. 目前,我所拥有的是：g = optimizer.minimize(loss_op,global_step=tf.train.get_global_step()) de = g.graph.as_graph_def() json_stri...
这是我在此发布的问题的后续跟进：Memory error with larger images when running convolutional neural network using TensorFlow on AWS instance g2.2xlarge 我使用TensorFlow在Python中构建了一个CNN模型,并在NVIDIA GRID K520 GPU上运行它.它可以在6464图像下正常运行,但会产生128128图像的内存错误(即使输入只包含1个图像). 错误说Ran尝试分配2.00GiB内存不足. 2GiB是我的第一个完全连接层的大小(输入：128 * 128 * 2(通道)输...
我是TensorFlow的新手. https://js.tensorflow.org/tutorials/core-concepts.html中的“Memory Management：dispose and tf.tidy”部分说我们必须以特殊的方式管理记忆. 但是,tfjs-layers中的类(例如tf.Model和Layer)似乎没有dispose,并且tf.tidy不接受这些作为返回值. 所以我的问题是： > tf.Model会自动管理记忆吗？>如果不是,我该如何正确管理记忆？ 示例代码：function defineModel(regularizerRate: number,learningRate: num...
我在OSX 10.9.5 Mavericks上运行tensorflow 0.10.0rc0. 大约有25,000个训练示例,250个特征(x),15个类(y_),而预测(y)是单隐藏层NN感知器. 下面的简单训练循环片段似乎有大量内存泄漏(在=?200次迭代中,大约10 s GB的内存-降低了我的MBP :()：import tensorflow as tf# Initialize placeholders and variables etc... ...cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y,y_)) train_step = tf.train.GradientDescen...
使用ResNet50预训练的权重我正在尝试构建一个分类器.代码库完全在Keras高级Tensorflow API中实现.完整的代码发布在下面的GitHub链接中. 源代码：Classification Using RestNet50 Architecture 预训练模型的文件大小为94.7mb. 我加载了预先训练好的文件new_model = Sequential()new_model.add(ResNet50(include_top=False,pooling='avg',weights=resnet_weight_paths))并适合模型train_generator = data_generator.flow_from_direct...
因此,我试图用多个数据集来获取CNN,当我添加足够的数据时(例如当我添加多个集合作为一个或当我尝试添加具有超过一百万个样本的数据集时),它会抛出ResourceExhaustedError . 至于指令here,我尝试添加from keras.backend.tensorflow_backend import set_session import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))我的代码,但这不...