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python - example - ¿Puedo ejecutar el modelo Keras en gpu?



tensorflow (2)

Por supuesto. Supongo que ya ha instalado TensorFlow para GPU.

Debe agregar el siguiente bloque después de importar keras. Estoy trabajando en una máquina que tiene 56 CPU centrales y una GPU.

import keras import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto( device_count = {''GPU'': 1 , ''CPU'': 56} ) sess = tf.Session(config=config) keras.backend.set_session(sess)

Por supuesto, este uso impone los límites máximos de mis máquinas. Puede disminuir los valores de consumo de CPU y GPU.

Estoy ejecutando un modelo de Keras, con un plazo de envío de 36 horas, si entreno a mi modelo en la CPU, tomará aproximadamente 50 horas, ¿hay alguna manera de ejecutar Keras en gpu?

Estoy usando el backend Tensorflow y ejecutándolo en mi computadora portátil Jupyter, sin una anaconda instalada.


Sí, puedes ejecutar modelos keras en GPU. Pocas cosas tendrá que verificar primero.

  1. su sistema tiene GPU (Nvidia. Como AMD aún no funciona)
  2. Ha instalado la versión de GPU de tensorflow
  3. Has instalado las instrucciones de instalación de CUDA
  4. Verifique que el tensorflow se esté ejecutando con GPU verifique si la GPU está funcionando

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

O

from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())

la salida será algo como esto:

[ name: "/cpu:0"device_type: "CPU", name: "/gpu:0"device_type: "GPU" ]

Una vez hecho todo esto, su modelo se ejecutará en la GPU:

Para verificar si keras (> = 2.1.1) está usando GPU:

from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus()

Todo lo mejor.