导读在工业界一般会采用了tensorflow-serving进行模型的部署，而在模型构建时会因人而异会使用不同的深度学习框架，这就需要在使用指定深度学习框架训练出模型后，统一将模型转为pb格式，便于使用tensorflow-serving进行部署，本人在部署的过程中碰到了很多的问题。为此，文本对整个流程进行总结，首先介绍如何使用不同的深度学习框架构建模型，获得训练好的模型后将其转为pb格式的模型，
为什么要使用多GPU并行训练？简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样
目录1、数据并行1.1、单GPU或者无GPU训练的代码1.2、数据并行的多GPU 训练2、设备并行参考链接 本文讲简单的探讨Keras中使用多GPU训练的方法以及需要注意的地方。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行（Keras官方建议使用 TensorFlow 后端）。第一部分讲如何使用数据并行的方式使用多GPU加速；第二部分给出一个设备并行的例子。 1、数据并行1.
YOLO配置文件理解 [net]
batch=64 每batch个样本更新一次参数。
subdivisions=8 如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
这两天在使用yolov3-tiny，记录下一些训练参数和其取值的意义。在不检测目标占比小的情况时，可以选用的yolov3-tiny模型1.模型训练参数yolo训练时输出的各项参数（这图用的是yolov3-tiny训练，所以只有16和23这二个yolo层），对比如上16层检测大的，23检测小的。count 是表示当前层与真实label正确配对的box数。其中所有参数都是针对这个值的平均值，除no o
序言整理来自yolov8官方文档常用的一些命令行参数，官方文档YOLOv8 Docsyolov8命令行的统一运行格式为：yolo TASK MODE ARGS其中主要是三部分传参：TASK(可选) 是[detect、segment、classification]中的一个。如果没有显式传递，YOLOv8将尝试从模型类型中猜测TASK。MODE(必选) 是[train, val, predict, e
介绍Matlab是一种功能强大的数学软件，它不仅可以用于数据分析和可视化，还可以用于机器学习。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现机器学习。首先，我们需要准备数据。机器学习通常需要大量的数据进行训练和测试。我们可以使用Matlab的数据导入工具来导入数据。Matlab支持多种数据格式，包括CSV、Excel和文本文件等。我们还可以使用Matlab的数据可视化工具来查看数据的分布和特征。接下
文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
1、tensorflow-gpu+anaconda环境配置（1）下载anaconda并安装https://anaconda.en.softonic.com/ 选择合适的版本下载（2）根据当前环境下的cuda和cudnn版本来确定tensorflow-gpu的版本目前环境下以安装好cuda和cudnn ①查看cuda版本cat /usr/local/cuda/version.txt②查看cudnn
文章目录前言一、YOLOV5的强大之处二、YOLOV5部署多路摄像头的web应用1.多路摄像头读取2.模型封装3.Flask后端处理4.前端展示总结 前言 YOLOV5模型从发布到现在都是炙手可热的目标检测模型，被广泛运用于各大场景之中。因此，我们不光要知道如何进行yolov5模型的训练，而且还要知道怎么进行部署应用。在本篇博客中，我将利用yolov5模型简单的实现从摄像头端到web端的部署应
一、环境配置1.安装好显卡驱动，如：CUDA；2.配置好pytorch1.7及以上版本的python3,尽量安装GPU和CPU通用的pytorch这部分我不详细讲述，各位哥可以上网找找别的教程。二、YOLOV5的实现训练 3.开始训练自己的数据集1.按照以下的布局新建好对应的文件夹，本身自带的也不用删除，只增不减├── data
│ ├── Annotations 进行 detec
在自己的 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 中的路径添加到环境变量 path 中，直接在cmd中输入 nvidia-smi 即可查看显卡的运行状态，在windows平台下直接通过监视器也可以查看显卡运行状态，尤其是win10的监视器还是很直观的
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2022-08-11 10:12:30
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1.背景介绍机器学习(Machine Learning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。在过去的几年里，机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、语音识别等。这些成果的共同点在于它们都依赖于大规模的数据处理和计算能力。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，传统的机器学习方法已经无法满足需求。这就需要一种
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
这篇文章主要介绍了 GPU 的使用。在数据运算时，两个数据进行运算，那么它们必须同时存放在同一个设备，要么同时是 CPU，要么同时是 GPU。而且数据和模型都要在同一个设备上。数据和模型可以使用to()方法从一个设备转移到另一个设备。而数据的to()方法还可以转换数据类型。从 CPU 到 GPU device = torch.device("cuda")tensor = tensor.to(dev
目前，深度学习已经进入大模型时代，虽然大模型有着诸多的其余深度学习模型无可比拟的优势，但是其庞大的规模却能让很多人望而却步，比如，训练一个大语言模型就是一件很困难的事。众所周知，目前的GPU内存是有限制的，就拿最有名的n卡来说，最大的内存容纳也只有80G，但是在训练大模型时，一个普通的训练过程其显存暂用量就有可能轻松超过80G，如果超过了80G后，我们就只能袖手旁观了吗？答案显然是否定
文章目录cpu vs gpu软件tesorflow例子pytorch cpu vs gpugpu是图形处理卡或图形处理单元。（为什么感觉这个1070有点便宜。。。） GPU核数更多，但有一个缺点，它每个核运行的非常慢，而且执行的操作不如cpu多，gpu的核无法单独工作，它需要共同协作。多个核执行一个任务，而不是单个核单独运作。 cpu和gpu另一点不同是缓存，cpu有高速缓存，虽然比较小，cpu
ISCA2022部分论文阅读整理GPU设计：一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化二、GPU分析模型剪枝：一、剪枝self-attention的冗余计算量二、增大剪枝带来的硬件优势三、剪枝DNN在训练时的冗余计算量 GPU设计：一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化针对现有GPU tensor core只有矩阵乘法单元的局限性，SIMD2[3]设计了SIMD2
传说使用以下方式可以使用多GPU共同训练？那是不可能滴……# 在代码中
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2,3' # 使第0,1,2,3块GPU一起训练？NO!
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1' # 只使用CPU
# 在控制台
CUDA_VISIBLE_DEVICES=
文章目录1、AttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'init_hidden_state'2、input and hidden tensors are not at the same device,found input tensor at GPU and hidden at cpu3、input and hidden ten
