keras gpu 사용 예제

multi_gpu_model()를 사용할 때 최고의 모델을 저장하는 것이 여전히 문제가되는 것 같습니다. NumPy 배열의 모양 변경() 함수를 사용하여 이 변환을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 픽셀 값의 정밀도를 Keras에서 사용하는 기본 정밀도인 32비트로 강제로 메모리 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 헤드리스 서버를 사용하는 경우 줄에 주석을 달지 않고 3번과 4번 라인에서 matplotlib 백엔드를 구성할 수 있습니다. 이렇게 하면 matplotlib 플롯을 디스크에 저장할 수 있습니다. 헤드리스 서버를 사용하지 않는 경우(즉, 키보드 + 마우스 + 모니터가 시스템에 연결되어 있는 경우, 라인을 주석으로 유지할 수 있음). 친애하는 박사 애드리안, 당신의 튜토리얼 주셔서 감사합니다. 딥 러닝과 케라스를 실험하기 위해 여러 프로세서를 구성하고 연결하는 방법과 여러 프로세서를 입력하고 출력하는 방법과 같은 것을 가리키는 몇 가지 질문이 있습니다. tf.keras.Model은 tf.keras.estimator.model_to_추정기를 사용하여 모델을 tf.estimator.estimator 개체로 변환하여 tf.estimator API로 학습할 수 있습니다. Keras 모델에서 추정기 만들기를 참조하십시오. tf.keras.callbacks.Callback을 사용하려면 모델의 맞춤 메서드에 전달합니다 $HOME. 몇 가지 일반적인 생성자 매개 변수에서 사용할 수 있는 많은 tf.keras.layers: 다음 예제에서는 사용자 지정 전달 패스를 사용 하 여 하위 분류 된 tf.keras.Model을 보여 주며, tf.keras.순차 모델은 임의의 레이어를 나타낼 수 없는 레이어의 간단한 스택입니다.

모델. Keras 함수 API를 사용하여 tf.keras.Model.save_weights를 사용하여 모델의 가중치를 저장하고 로드하는 등의 복잡한 모델 토폴로지 빌드: 죄송합니다. 미리 학습된 모델을 사용하고 분류기 (백그라운드에서 “파이썬 scriptname.py & “”를 수행하여 백그라운드에서 매번)을 실행하고 있습니다. 스크립트는 비디오에서 db에서 당기는 것으로 지속적으로 각 프레임으로 분류됩니다. 이것은 처음 두 스크립트에 대해 잘 작동하지만 세 번째 스크립트를 실행하면 메모리 오류가 발생합니다. 메모리를 늘리기 위해 더 많은 GPU를 추가해야하는지 또는 gpu 및 RAM 등에 대한 근본적인 것을 놓치고 있는지 궁금합니다. 내가 사용하고있는 모델은 개체 감지를 수행하는 조셉 레드몬에 의해 YOLO입니다.

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