———————–静心，静心，别着急————————当你看到这里时，不管你做到了哪一步，请先做如下尝试，不成再详细阅读后面的东西： 1、试试这个sudo apt-get install libcupti-dev2、重启试试（两种情况需要重启：一是，驱动安装后再终端输入nvidia-smi，告诉你有驱动但是用不了；二是，安装NVIDIA；三是，很有可能还有别的关于驱动的情况）（别忘了先再浏览器收藏
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2024-05-14 10:33:37
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1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
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2024-04-23 10:56:28
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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
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2024-04-03 12:31:22
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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
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2024-03-24 12:17:44
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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
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2024-07-29 23:39:07
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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
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2024-03-07 09:28:30
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TensorFlow基础篇——（二）TensorFlow和keras中参数配置的用法TensorFlow和keras中GPU使用的设置方法一： 在终端显式指定方法二 ：在Python代码中指定方法三 ：使用深度学习工具提供的 API指定Pytorch中GPU使用的设置tf.ConfigProto的用法说明一、TensorFlow下tf.ConfigProto的使用方法二、Keras下tf.Con
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2024-04-16 08:16:43
402阅读
4.1 keras指定运行时显卡及限制GPU用量#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
"""
@version: python3.6
@author: Xiangguo Sun
@contact: sunxiangguo@seu.edu.cn
@site:
@software: PyCharm
@file: 2CLSTM.py
@time: 17-7-
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2024-05-27 21:00:27
225阅读
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
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2024-04-28 21:48:35
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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.
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2024-04-05 21:18:23
121阅读
# Keras Model: A Beginner's Guide
## Introduction
Welcome to the world of Keras models! In this article, we will guide you through the process of creating a Keras model, a popular deep learning frame
原创
2024-05-20 10:53:35
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构建模型Model训练Model训练有两种方式fit和fit_generator.Model fitfit(x=None, y=Non
原创
2022-12-03 00:00:29
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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
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2024-04-20 22:33:00
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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个框架有关。然而，在该框架过程中遇到的最大的一个问题就是执行多GPU训练。但是，这个问题将不复存在！随着Keras（v2.0.8）最新版本的发布，使用多GP
现在要做的东西需要用keras with theano backend在gpu上训练，坑非常多，因为貌似theano都停止更新了，但是follow的project是用theano backend写的，转到tensorflow上难度会很大 （不排除之后转去tensorflow backend的可能性）首先，如果需要查看服务器上当前账号使用的cuda和 cudnn版本，用以下命令： cuda: nvc
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
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2024-05-09 15:48:37
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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
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2024-08-01 15:33:25
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1 需要的环境配置Anaconda环境，Anaconda安装教程
CUDA，CUDA下载，这里需要注意CUDA、cuDNN、tensorflow的对应版本，对应版本查询
cuDNN，cuDNN下载，这里需要注册tensorflow-gpukeras2 CUDA安装与配置进入CUDA下载页面选择对应的CUDA版本： 选择一个需要下载的版本，然后选择系统以及安装方式进行安装。 2.1 这里以本地安装（
目录Class ModelUsed in the guide:Used in the tutorials:__init__Propertieslayersmetrics_namesrun_eagerlysample_weightsstate_updatesstatefulMethodscompileevaluateevaluate_gen...
原创
2021-08-13 09:46:00
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一、显卡说明如果您的显卡是非NVIDIA公司的产品或是NVIDIA GTX系列中型号的第一个数字低于6或NVIDIA的GT系列，都不建议您采用此类显卡进行加速计算，例如NVIDIA GT 910、NVIDIA GTX 460 等等。 如果您的显卡为笔记本上的GTX移动显卡（型号后面带有标识M），那么请您慎重使用显卡加速，因为移动版GPU容易发生过热烧毁现象。 如果您的显卡，显示的是诸如 HD500
