我可以在gpu上運行Keras模型嗎？

Question

我正在運行Keras模型，提交截止時間爲36小時，如果我在cpu上訓練模型需要大約50個小時，有沒有辦法在GPU上運行Keras？

我使用Tensorflow後端，並在我的Jupyter筆記本上運行，沒有安裝anaconda。

Answer 1

是的，你可以在GPU上運行keras模型。幾件事你必須先檢查。

1. 您的系統具有GPU（Nvidia的。作爲AMD還沒有工作）
2. 您已經安裝
3. 您已經安裝CUDA installation instructions
4. 驗證tensorflow tensorflow的GPU版本與GPU運行check if GPU is working

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

或

from tensorflow.python.client import device_lib

print(device_lib.list_local_devices())

輸出將是這樣的：

[ 
    name: "/cpu:0"device_type: "CPU", 
    name: "/gpu:0"device_type: "GPU" 
] 

一旦完成所有這些模型中，如果您啓用GPU的GPU上運行。祝一切順利。

Answer 2

當然。我想你已經爲GPU安裝了TensorFlow。

您需要在導入keras後添加以下塊。我正在研究一臺擁有56個核心cpu和一個gpu的機器。

import keras 

config = tf.ConfigProto(device_count = {'GPU': 1 , 'CPU': 56}) 
sess = tf.Session(config=config) 
keras.backend.set_session(sess) 

當然，這種用法強制我的機器的最大限制。您可以減少cpu和gpu消耗值。