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  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dzgybd

  1. keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

  2. 主要介绍了keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38644599

  1. keras 指定程序在某块卡上训练实例

  2. 场景：某台机器上有三块卡，想同时开三个程序，放到三块卡上去训练。 策略：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某块卡上训练。 补充知识：keras指定GPU及显存使用量 指定GPU import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” 指定GPU和显存使用量 import os from keras.backend.tensorflow_backend import set_sessio

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38700779

  1. keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

  2. 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: print("[INFO] training with 1 GPU...")

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38640443

  1. Tensorflow与Keras自适应使用显存方式

  2. Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。 但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。 可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。 一、Tensorflow 1、指定显卡 代码中加入 import os os.environ[“CUDA_VI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38632825

  1. tensorflow指定GPU与动态分配GPU memory设置

  2. 在tensorflow中，默认指定占用所有的GPU，如需指定占用的GPU，可以在命令行中： export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样便是只占用1号GPU，通过命令 nvidia-smi 可以查看各个GPU的使用情况。 另外，也可以在python程序中指定GPU，并且动态分配memory，代码如下 import os import sys os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = sys.argv[1] import tensorflo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38725015

  1. YOLO---Implementation-源码

  2. YOLO_ALGORITHM_IMPLEMENTATION 该项目使用YOLO对象检测算法，并将其应用于图像格式和实时视频流。 =========================== 该项目将Python与主要模块（如Tensorflow，Keras，Numpy，cv2，matplotlib，PIL等）配合使用。为了使模型具有更好的性能，建议在GPU上运行模型。 同样，用户必须下载预训练的模型权重，然后将其转换为.h5文件。 资源库持有者和资源的权限也已在sources_for_proje

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：12288
    • 提供者：weixin_42102933