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我需要帮助优化自定义 TensorFlow 模型。我有一个 40GB 的 ZLIB 压缩 .TFRecords 文件,其中包含我的训练数据。每个样本由两个 384x512x3 的图像和一个 384x512x2 的向量场组成。我正在加载我的数据如下:
num_threads = 16
reader_kwargs = {'options': tf.python_io.TFRecordOptions(tf.python_io.TFRecordCompressionType.ZLIB)}
data_provider = slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider(
dataset,
num_readers=num_threads,
reader_kwargs=reader_kwargs)
image_a, image_b, flow = data_provider.get(['image_a', 'image_b', 'flow'])
image_as, image_bs, flows = tf.train.batch(
[image_a, image_b, flow],
batch_size=dataset_config['BATCH_SIZE'], # 8
capacity=dataset_config['BATCH_SIZE'] * 10,
num_threads=num_threads,
allow_smaller_final_batch=False)
最佳答案
如果您的示例很小,那么使用 DataSetProvider 将不会导致令人满意的结果。它一次只能读取一个示例,这可能是一个瓶颈。我已经添加了 feature request on github .
同时,您必须使用自己的使用 read_up_to
的输入队列滚动。 :
batch_size = 10000
num_tfrecords_at_once = 1024
reader = tf.TFRecordReader()
# Here's where the magic happens:
_, records = reader.read_up_to(filename_queue, num_tfrecords_at_once)
# Batch records with 'enqueue_many=True'
batch_serialized_example = tf.train.shuffle_batch(
[records],
num_threads=num_threads,
batch_size=batch_size,
capacity=10 * batch_size,
min_after_dequeue=2 * batch_size,
enqueue_many=True)
parsed = tf.parse_example(
batch_serialized_example,
features=whatever_features_you_have)
# Use parsed['feature_name'] etc. below
关于TensorFlow 数据匮乏的 GPU,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44598246/
谁能解释或指出在多 GPU/多显示器设置中渲染如何工作的解释(或至少一些线索)? 例如,我安装了 5 个 NVIDIA Quadro 4000 视频卡并连接了 9 个显示器。显示不进行任何分组。刚刚在
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我正在使用 pytorch 框架训练网络。我的电脑里有 K40 GPU。上周,我在同一台计算机上添加了 1080。 在我的第一个实验中,我在两个 GPU 上观察到相同的结果。然后,我在两个 GPU 上
有没有办法在 Slurm 上超额订阅 GPU,即运行共享一个 GPU 的多个作业/作业步骤?我们只找到了超额订阅 CPU 和内存的方法,但没有找到 GPU。 我们希望在同一 GPU 上并行运行多个作业
我可以访问 4 个 GPU(不是 root 用户)。其中一个 GPU(2 号)表现怪异,它们的一些内存被阻塞但功耗和温度非常低(好像没有任何东西在上面运行)。请参阅下图中 nvidia-smi 的详细
我正在尝试通过 Tensorflow 运行示例 seq2seq,但它不会使用 GPU。以下是我在带有 Tesla K20x 的 Linux 系统上安装 Tensorflow 所采取的步骤 git cl
一位电气工程师最近提醒我不要使用 GPU 进行科学计算(例如,在精度非常重要的地方),因为没有像 CPU 那样的硬件保护措施。这是真的吗?如果是的话,典型硬件中的问题有多普遍/严重? 最佳答案 实际上
关闭。这个问题不满足Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve thi
最近我研究了强化学习,有一个问题困扰着我,我找不到答案:如何使用 GPU 有效地完成训练?据我所知,需要与环境持续交互,这对我来说似乎是一个巨大的瓶颈,因为这项任务通常是非数学的/不可并行化的。然而,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!