Keras 모델을 GPU에서 실행할 수 있습니까?
제출 기한이 36 시간 인 Keras 모델을 실행 중입니다. CPU에서 모델을 훈련하면 약 50 시간이 걸립니다. GPU에서 Keras를 실행할 수있는 방법이 있습니까?
Tensorflow 백엔드를 사용하고 아나콘다를 설치하지 않고 Jupyter 노트북에서 실행하고 있습니다.
예, GPU에서 keras 모델을 실행할 수 있습니다. 먼저 확인해야 할 사항이 거의 없습니다.
- 시스템에 GPU가 있습니다 (Nvidia. AMD는 아직 작동하지 않으므로)
- Tensorflow의 GPU 버전을 설치했습니다.
- CUDA 설치 지침을 설치했습니다.
- GPU가 작동 하는지 확인하여 Tensorflow가 GPU로 실행 중인지 확인
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
또는
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
출력은 다음과 같습니다.
[
name: "/cpu:0"device_type: "CPU",
name: "/gpu:0"device_type: "GPU"
]
이 모든 작업이 완료되면 모델이 GPU에서 실행됩니다.
keras (> = 2.1.1)이 GPU를 사용하고 있는지 확인하려면 :
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
모두 제일 좋다.
확실한. GPU 용 TensorFlow를 이미 설치했다고 가정합니다.
케라를 가져온 후 다음 블록을 추가해야합니다. 56 코어 CPU와 GPU가있는 머신에서 작업 중입니다.
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)
물론이 사용은 내 컴퓨터의 최대 제한을 적용합니다. CPU 및 GPU 소비 값을 줄일 수 있습니다.
물론이야. Tensorflow 또는 CNTk 백엔드에서 실행중인 경우 코드는 기본적으로 GPU 장치에서 실행되지만 Theano 백엔드 인 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
Theano 플래그 :
"THEANO_FLAGS = device = gpu, floatX = float32 python my_keras_script.py"
참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/45662253/can-i-run-keras-model-on-gpu
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