写在最前能有如此方便的，避免走弯路的，深度学习环境配置教程，首先要感谢实验室颜神@stary_yan 与进神的配置指南。然后在他们的基础上再将其细化修改，变得更加清晰。哪怕你和我一样都是命令行小白，只要有一台带GPU的电脑，也能配置出自己的GPU版的Tensorflow+Keras环境，来跑深度学习代码。准备材料敏捷的手指对深度学习的热情一台Win10的带GPU的电脑（要联网）所需要的文件的百度网
本机环境： Anaconda TensorFlow2.1.0 - CPU Ubuntu18.04 Python3.7任务描述： 以上环境下使用tf.Keras搭建CNN，使用Keras Applications内置预训练模块VGG16（不使用自带fc层）；对源数据进行数据增强方案及报错解决： 1）希望引入VGG系列网络提升网络性能，直接在代码中写入VGG代码效率低下、效果不佳，改用嵌入预训练模块方
基础配置首先你需要在win10上下载Git（用于我们在github上面下载源码）和MinGW（方便我们在win10上也能用linux的make操作命令）。接着你要下载cuda9.0和cudnn7.1来绑定你的windows的Nvidia接着你需要在win10上面安装anaconda3（切记，python用的是3.6+，目前的tesorflow-gpu只能匹配这个）然后在现有的base环境下(或者配
1. Keras是什么？Keras是一个基于Python语言编写的高度抽象与模块化的深度学习库，其最主要的优势在于对初学者友好，用户直接调用封装好的模块即可快速完成原型设计与验证。Keras的底层可以基于Tensorflow或Theano，用户可以自由选择。另外，Keras支持在CPU和GPU之间进行无缝切换，总体而言，个人感觉这是一个相当强大的工具，并且极大地降低了AI学习
一、指定对应的GPU（适用于tensorflow，keras）如果你土豪到有自己的专用服务器那就完全可以忽略这一节，但是大多数时候，我们需要和实验室或者公司的其他人共用一台服务器。一般深度学习程序需要跑一天甚至几天。为了避免你们程序之间的“相爱相杀”，最终谁都跑不成的悲惨结局，那么就需要在跑程序之前先封疆而治，指定自己的势力范围。首先，先要知道实验室（公司）的显卡有多少，再决定怎么分蛋糕。只需要打
对于keras加载训练数据，官方上没有详说。然而网上查各种资料，写法太多，通过自己跑代码测试总结以下几条，方便自己以后使用。总的来说keras模型加载数据主要有三种方式：.fit(), .fit_generator()和.train_on_batch()。1.fit():上函数，各个参数的意义就不解释了fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, v
Keras是一个用于深度学习的简单而强大的Python库。 鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训，了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。 在本文中，您将发现如何将Keras模型保存到文件中，并再次加载它们来进行预测。 让我们开始吧。 2017/03更新：添加了首先安装h5py的说明。在每个示例中的最终打印语句中添加了缺失的括号 2017/03更新：更新了Keras 2.0.
1.概述由于一般GPU的显存只有11G左右，(土豪误入)，采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras?hl=be2.配置首先，设置 TensorFlow 和必要的导入。import osfrom
一、模型的保存（结构 + 权重 + 优化器状态）1、model.save('model.h5')#保存名为model的h5文件到程序所在目录你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：模型的结构，允许重新创建模型模型的权重训练配置项（损失函数，优化器）优化器状态，允许准确地从你上次结束的地方继续训练。2、如果只需要保存模型的
系列文章目录–学年论文复盘Keras使用GPU计算提示：本科菜鸡的记录 文章目录系列文章目录--学年论文复盘Keras使用GPU计算前言一、查看硬件二、安装cuda和cuDNN1.下载2. 完成后检查环境变量3. cuda和cuDNN下载完成后把cuDNN的文件迁移到cuda下4. 检查是否安装成功三、找一个包管理工具，例如Anaconda四、配置Tensorflow1.安装tensorflow2
本专栏是Keras学习笔记，主要是Keras使用方法，配合各种案例，学习炼丹技巧，力求详细全面，如有错误不吝批评指正。开篇搭建环境，买了台全新电脑，从头搭建，按照文中步骤，可以搭建成功，很多坑都考虑到了。全新电脑什么都没有，所以按照下面教程来，基本可行。〇：先上最终安装的各版本号：Windows 10 64位1909python 3.6.5CUDA 10.0（具体版本号：10.0.130_411.
我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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 sizeimport tensorflow as tffrom keras.applications import Xceptionfrom keras.utils import multi_gpu_modelimp
原创
2022-01-17 16:15:24
1090阅读
Keras最简单的安装方式就是：anaconda + pycharm + TensorFlow+（GPU或者CPU）TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。采用 pip 安装方式1.确认版本：pip版本 >= 8.1。用 pip -V 查
WIN10+CUDA10.1环境下Keras-YoloV3训练教程环境配置准备过程数据集标注过程数据集准备过程：一二训练过程测试过程最后 环境配置CUDA和Keras的安装可以参考我的上一篇博客。 需要注意的是，Tensorflow有GPU和CPU两个版本。 如果我们同时安装了CPU和GPU版本，此时安装Keras，会默认安装CPU的版本的Keras，无法使用GPU进行加速训练。 解决方法就是先
摘要：随着Keras(v2.0.8)最新版本的发布，使用多GPU 训练深度神经网络将变得非常容易，就跟调用函数一样简单!利用多GPU，能够获得准线性的提速。Keras是我最喜欢的Python深度学习框架，特别是在图像分类领域。我在很多地方都使用到了Keras，包括生产系统、我自己的深度学习项目，以及PyImageSearch博客。我的新书“基于Keras的深度学习计算机视觉”有三分之二的篇幅都跟这
文章目录如果仅保存了多GPU权重-解决方法多GPU训练单GPU预测多GPU训练，单GPU模型保存问题纪实 在keras环境中，使用多GPU进行训练，但是如何使保存的模型为能在单GPU上运行的模型呢？4块GPU环境下训练的模型，放到其他的机器上，那么也必须使用4GPU的机器才行。如果仅保存了多GPU权重-解决方法偷梁换柱！！ 即在多GPU的环境下加载权重（或者模型），再保存单GPU模型。 前提条件
1.Keras 简介Keras 是一个高层神经网路的API , 特点就是简单易用keras 是目前流行的深度学习框架里面，最简单的。keras后台调用了 Tensorflow，Microsoft-CNTK 和 Theano2.线性回归模型代码如下：注意。plt.scatter 是绘制散点图，plt.plot是绘制经过点的曲线import keras
import numpy as np
impor
# -*- coding: utf-8 -*-
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import load_model
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(1) #
转载
2018-01-25 21:17:00
172阅读
2评论
待留
原创
2021-08-02 15:32:58
550阅读
