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TFLearn怎么在GPU上進(jìn)行加速訓(xùn)練

小億
89
2024-03-26 15:21:45

要在GPU上加速TFLearn的訓(xùn)練，首先需要確保你的電腦上有合適的GPU和安裝了CUDA和cuDNN。接著，在你的代碼中，你可以通過設(shè)置gpu參數(shù)來指定使用GPU進(jìn)行訓(xùn)練。比如：

import tflearn

# 定義模型
net = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')

# 定義模型參數(shù)
model = tflearn.DNN(net, gpu=0)

# 訓(xùn)練模型
model.fit(X, Y, n_epoch=10, batch_size=128, show_metric=True)

在上面的代碼中，gpu=0表示使用第一個(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練。如果你有多個(gè)GPU，你可以設(shè)置gpu='0,1'來同時(shí)使用多個(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練。另外，你也可以使用gpu_memory_fraction參數(shù)來限制GPU的內(nèi)存使用量，以防止內(nèi)存溢出。

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