私は雲量4gpusのマシンを持っています。マシン上でGPUを使用するにはどうすればよいですか?見積もり担当者にそれらのすべてを利用させることができますか?tf contrib estimatorでのGPUの使い方
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A
答えて
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推定子には、「pre-made」と「custom」の2種類があります。
複数のGPUで現在動作している既定の推定値(たとえばDNNClassifier)はありません。すべての計算は1つのGPUで行われます。
「カスタム」見積もりは、お客様が作成する見積もりです。したがって、複数のGPUを活用するなど、好きなことをすることができます。この場合、適切なtf.device
ステートメントをmodel_fn
に書き込んで、適切なGPUにopsを割り当てる必要があります(TensorFlow requires複数のGPUを持っている場合はopsを手動で割り当てる必要があります)。これには通常、towersが使用されます。これは、各GPUでモデル構造を繰り返すことを意味します。 docs TensorFlowから:
# Creates a graph.
c = []
for d in ['/gpu:2', '/gpu:3']:
with tf.device(d):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3])
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2])
c.append(tf.matmul(a, b))
上記は、多くの場合、うまく動作しますが、あなたはさらにパフォーマンスを最適化したい場合は、このadvanced guideを参照してください。
CIFAR-10 sampleは、複数のGPUを画像分類の推定に使用する方法を示しています。
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