神經網絡訓練采用gpu設置的方式
在定義圖結構之前不用加入gpu:0,隻有在session中計算之前在加入,否則的話會提示不能使用gpu保存模型等問題。
with tf.device( '/gpu:0' ):
補充:關於應用gpu訓練神經網絡的註意事項
對於GPU來說,一定要註意的是,要分別在兩個GPU上,或者不同時的在一個GPU上運行train和evaluation的部分,否則限於GPU擅長迭代而不擅長邏輯的特性,會發生OOM(out of memory)
以上為個人經驗,希望能給大傢一個參考,也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
推薦閱讀:
- 淺談tensorflow語義分割api的使用(deeplab訓練cityscapes)
- pytorch鎖死在dataloader(訓練時卡死)
- pytorch 實現L2和L1正則化regularization的操作
- PyTorch中的CUDA的操作方法
- C語言下快速排序(挖坑法)詳解