深度学习越来越火了，伴随着的是对python的学习和使用。其中python函数keras函数算是被经常提到的一个了，但是要使用它就要费点功夫，特别是gpu环境的搭建问题。以下是我搭建数次gpu环境 得出的总结。keras backend我看好多使用的是theano 但是theano 麻烦而且效率不高网上好多都
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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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
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2024-04-17 15:10:48
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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
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睿智的目标检测33——Keras搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN加强特征提取3、从特征获取预测结果4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算lossa、控制正负样本的权重b、控制容易分类和
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2024-08-27 20:44:43
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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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基于autograph的tf.keras流程tensorflow-gpu安装查看版本tf.keras简单编程流程tf.function装饰器实现自动图整体流程 tensorflow-gpu安装 笔者这里安装了anaconda3的最新版本,下载自清华大学镜像站,选择了ubuntu系统可用的Anaconda3-2020.02-Li
Tensorflow和Keras都是支持
Python
接口的，所以本文中说的都是搭建一个Python的深度学习环境。
Keras是对Tensorflow或者Theano的再次封装，也就是以Tensorflow或Theano为后端，默认的后端是tensorflow，如果你想使用theano为后端，可以更改为theano。Keras为什么要对tensorflow和theano进行再次封
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2024-09-12 09:31:09
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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
———————–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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Keras is a popular open-source neural network library written in Python. It is known for its simplicity and ease of use in building and training deep learning models. One of the key features of Keras
原创
2024-04-30 09:46:35
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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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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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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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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
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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（
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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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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