Data Science gpu

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Wie können Sie in der Keras-Bibliothek (oder im Tensorflow) programmieren, um das Training auf mehrere GPUs aufzuteilen? Angenommen, Sie befinden sich in einer Amazon ec2-Instanz mit 8 GPUs und möchten alle verwenden, um schneller zu trainieren. Ihr Code ist jedoch nur für eine einzelne CPU oder GPU bestimmt.

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Auswahl zwischen CPU und GPU zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks

Ich habe Diskussionen über den 'Overhead' einer GPU gesehen, und dass es für 'kleine' Netzwerke möglicherweise schneller ist, auf einer CPU (oder einem Netzwerk von CPUs) zu trainieren als auf einer GPU. Was ist mit "klein" gemeint? Wäre beispielsweise ein einschichtiger MLP mit 100 versteckten Einheiten "klein"? Ändert sich unsere …

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Verwenden von TensorFlow mit Intel GPU

Ich bin ein Neuling im tiefen Lernen. Gibt es jetzt eine Möglichkeit, TensorFlow mit Intel-GPUs zu verwenden? Wenn ja, bitte weisen Sie mich in die richtige Richtung. Wenn nicht, teilen Sie mir bitte mit, welches Framework (Keras, Theano usw.) ich für meinen Intel Corporation Xeon E3-1200 v3 / 4. Gen …

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R: Maschinelles Lernen auf der GPU

Gibt es maschinelle Lernpakete für R, die die GPU nutzen können, um die Trainingsgeschwindigkeit zu verbessern (so etwas wie Theano aus der Python-Welt)? Ich sehe, dass es ein Paket namens gputools gibt, das die Ausführung von Code auf der GPU ermöglicht, aber ich suche nach einer vollständigeren Bibliothek für maschinelles …

15 machine-learning r gpu

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GPU-beschleunigte Datenverarbeitung für R in Windows

Ich nehme gerade ein Papier über Big Data, in dem wir R stark für die Datenanalyse verwenden. Ich habe aus Spielgründen zufällig eine GTX1070 in meinem PC. Daher dachte ich, es wäre wirklich cool, wenn ich das nutzen könnte, um einen Teil der Verarbeitung für einige der Dinge zu beschleunigen, …

11 r gpu parallel

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Soll ich GPU oder CPU für Inferenz verwenden?

Ich betreibe ein tief lernendes neuronales Netzwerk, das von einer GPU trainiert wurde. Ich möchte dies jetzt auf mehreren Hosts bereitstellen, um darauf schließen zu können. Die Frage ist, unter welchen Bedingungen ich entscheiden soll, ob ich GPUs oder CPUs als Inferenz verwenden soll. Weitere Details aus den Kommentaren unten …

11 deep-learning gpu

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CNN-Speicherverbrauch

Ich möchte abschätzen können, ob ein vorgeschlagenes Modell klein genug ist, um auf einer GPU mit einer bestimmten Speichermenge trainiert zu werden Wenn ich eine einfache CNN-Architektur wie diese habe: Input: 50 x 50 x 3 C1: 32 3x3-Kernel mit Polsterung (ich denke in Wirklichkeit sind sie tatsächlich 3x3x3 angesichts …

9 machine-learning neural-network convnet parameter-estimation gpu

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Warum verwenden Trainings-RNNs nicht 100% der GPU?

Ich frage mich, warum das Training von RNNs normalerweise nicht 100% der GPU verwendet. Wenn ich diesen RNN-Benchmark beispielsweise auf einem Maxwell Titan X unter Ubuntu 14.04.4 LTS x64 ausführe, liegt die GPU-Auslastung unter 90%: Der Benchmark wurde mit dem folgenden Befehl gestartet: python rnn.py -n 'fastlstm' -l 1024 -s …

8 performance theano rnn gpu

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Keras-Backend-Tensorflow auf GPU umstellen

Ich verwende die Keras-Tensorflow-Kombination, die mit der CPU-Option installiert wurde (sie soll robuster sein), aber jetzt möchte ich sie mit der GPU-Version ausprobieren. Gibt es eine bequeme Möglichkeit zu wechseln? Oder soll ich Tensorflow komplett neu installieren? Ist die GPU-Version zuverlässig?

8 tensorflow keras gpu

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Ist es nach der Trainingsphase besser, neuronale Netze auf einer GPU oder CPU auszuführen?

Mein Verständnis ist, dass GPUs effizienter für den Betrieb neuronaler Netze sind, aber kürzlich hat mir jemand vorgeschlagen, dass GPUs nur für die Trainingsphase benötigt werden. Einmal trainiert, ist es tatsächlich effizienter, sie auf CPUs auszuführen. Ist das wahr?

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Als «gpu» getaggte Fragen