keras gpu 사용 예제

그러나, 영국에서이 영리한 사람 (2017) RPis http://thundaxsoftware.blogspot.com.au/2016/07/creating-raspberry-pi-3-cluster.html 사용 하 여 슈퍼 컴퓨터를 설계. 이를 위해서는 네트워크 케이블과 스위치를 통해 RPis를 상호 연결해야 했습니다. 또한 고유한 IP 주소와 통신을 갖는 각 RPi가 파이썬 구현이 있는 메시지 전달 인터페이스(`MPI`) 통신 프로토콜을 사용해야합니다. 이 문서 (2015)는 또한 RPi에 적용 된 MPI의 원리를 설명, http://www.meccanismocomplesso.org/en/cluster-e-programmazione-in-parallelo-con-mpi-e-raspberry-pi/ . 위의 그림 1에서는 개별 컨볼루션(왼쪽), 시작(가운데), 다운샘플(오른쪽) 모듈을 볼 수 있으며, 그 다음에는 이러한 빌딩 블록으로 구성된 전체 MiniGoogLeNet 아키텍처(아래)가 뒤따릅니다. 이 게시물의 후반부에서 멀티 GPU 실험에서 MiniGoogLeNet 아키텍처를 사용할 예정입니다. tf.keras.Model.compile는 세 가지 중요한 인수를 취합니다: 와우, 여러 V100 GPU를 사용할 수 있다는 것은 굉장합니다! 호환성 문제가 전혀 없습니다. 파이썬과 컴퓨터 비전을위한 딥 러닝의 ImageNet 번들은 GPU에서 잘 작동합니다. 마찬가지로 get_file()으로 다운로드한 파일과 같이 캐시된 데이터 집합 파일은 기본적으로 $HOME/.keras/dataset/에 저장됩니다. Keras 및 여러 GPU를 사용하여 딥 러닝 네트워크 교육을 시작해 보겠습니다. 거의 1 년 동안이 멀티 GPU 기능을 사용하고 테스트해 왔으며 공식 Keras 배포의 일부로 볼 수 있게되어 매우 기쁩니다. 그림 2: 단일 GPU에서 케라스를 사용하여 CIFAR-10에서 MiniGoogLeNet 네트워크 아키텍처를 교육하고 테스트한 실험 결과입니다.

현재 tf.contrib.distribute.MirroredStrategy은 지원되는 유일한 배포 전략입니다. MirroredStrategy는 단일 컴퓨터에서 모두 줄이기를 사용하여 동기 학습을 사용하여 그래프 내 복제를 수행합니다. Keras와 함께 DistributionStrategy를 사용하려면 tf.keras.Model을 tf.keras.estimator.estimator로 변환한 다음 추정기를 학습한 다음 다음 생성자 인수를 사용하여 tf.keras.layers를 인스턴스화합니다. GPU에서 커라스 모델을 실행할 수 있습니다. 먼저 확인해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 난 당신이 그렇게 완벽한 속도 (95 % 이상의 효율성)를 달성하는 방법에 정말 관심이있을 것입니다. 나는 여름부터 TensorFlow와 케라스에서 멀티 GPU 교육실험과 케라스에서 ResNet50 / imagenet-신디사이저와 훨씬 더 최적화 된 tf_cnn_벤치 마크와 함께 75-85 % 주위에 효율성을 얻었다. 공교롭게도, 오늘 우리는 또한 우리의 경험 (https://medium.com/rossum/towards-efficient-multi-gpu-training-in-keras-with-tensorflow-8a0091074fb2)을 기사를 게시했습니다. 우리는 kuza55, avolkov1 및 fchollet에서 복제 코드를 시도했습니다.

우리의 결론은 Tf_cnn_benchmark에 비해 Keras (CPU와 CPU에서 GPU로의 TF 메모리)의 비동기 사전 인출이 부족하다는 것입니다. 모델이 너무 큰 배치 크기로 CIFAR10에 있었던 것 같습니다. 매개 변수의 대략 수는 무엇이었습니까? 어쩌면 귀하의 경우 입력은 계산에 비해 작고 기계는 4 개의 16 채널 PCIe 슬롯에서 이점을 얻었습니다. 당신은 당신의 컴퓨터에 우리의 벤치 마크를 비교 해 볼 수 (https://github.com/rossumai/keras-multi-gpu/blob/master/experiments/keras_tensorflow/benchmark_inception3_resnet50_az-4x-m60.sh)? 죄송합니다 더 명확했어야한다. 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.