首先需要安装数据中心GPU管理器，安装nvidiaDCGM，获得存储库密钥：wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinmv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600apt-key adv --keyserver-options http-pr...
今天安装tensorflow有如下报错pip install tensorflow 报错：ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files b...
目前从tensorrt官网上只能找到ubuntu18.04的版本，但是我的操作系统是ubuntu20.04，实际上直接尝试直接安装ubuntu18.04的版本，这边测试是没有问题官网下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download我下载的是TensorRT7这个版本，根据自己需要选择cuda、tensorrt对应的版本，我下载的是这个版本https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/7.2.3...
搜索了相关资料，导致该错误可能是没有avx指令集，或者是CPU不支持avx指令集因为我本地是虚拟机上部署的k8s集群，有可能CPU虚拟化没有做指令集的直通，那么我尝试修改KVM虚拟机配置首先我们关闭虚拟机，然后使用virsh命令对虚拟机配置进行修改virsh edit k8s-node2找到 <cpu mode='custom' match='exact' check='none'> &...
Horovod是一套支持TensorFlow,Keras,PyTorch,andApacheMXNet的分布式训练框架，由Uber构建并开源的第三方库，在分布式训练中性能优于原生像Tensorflow这种ps，worker架构，且代码改动量少，无需在多个节点多次执行脚本命令，使用起来方便。首先我们需要安装nccl可以去官网查找对应版本，https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads我下的ubuntu20.04这个版本，直接安装dpkg -i nccl-l...
在pytorch中数据并行训练涉及到nn.DataParallel和nn.parallel.DistributedDataParallel两个模块，也就是DP和DDP数据并行的含义每个GPU复制一份模型，将一批样本分为多份输入各个模型并行计算当一张GPU可以存储一个模型时，可以采用数据并行得到更准确的梯度或者加速训练，因为求导以及加和都是线性的，数据并行在数学上也有效1.DPDP使用数据并行的方式只需要将原来单卡的module用DP改成多卡model = nn.DataParallel(model)DP基于单机多卡，所有设备...
谷歌推荐的保存模型的方式是保存模型为PB文件，它具有语言独立性，可独立运行，封闭的序列化格式，任何语言都可以解析它，它允许其他语言和深度学习框架读取、继续训练和迁移TensorFlow的模型它的主要使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference的代码统一另外的好处是保存为PB文件时候，模型的变量都会变成固定的，导致模型的大小会大大减小，适合在手机端运行还有一个就是，真正离线测试使用的时候，PB格式的数据能够保证数据不会更新变动，就是不会进行反馈调节保存称为这种PB文件主要使用tf.SaveModelBuilder类来完成...
神经网络的训练梯度下降法学习率：步长更大=学习率更高误差函数不断减小。如果训练数据过多，无法一次性将所有数据送入计算。现将数据分成几个部分：batch分多个batch,逐一送入计算训练Epoch一个epoch,表示：所有的数据送入网络中，完成了一次前向计算+反向传播的过程。由于一个epoch常常太大，分成几个小的baches.将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合、收敛。在实际训练时、将所有数据分成多个batch，每次送入一部分数据。使用单个epoch更新权重不够。随着epoch数量的增加，...
在使用单机多卡的时候我们会经常遇到一些GPU的操作，例如查询当前有几块GPU卡，GPU卡名字，如何在torch中使用多卡等问题，下面我们先进行一些基础的学习，这里不再赘述如何安装torch，可以看我之前的笔记一些常用的方法判断cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取GPU卡的数量torch.cuda.device_count()获取当前设备的索引torch.cuda.current_device()获取GPU卡的名字torch.cuda.get_device_name(0)下面我们来上一些简单的代码查看下import&nbs...
现在工作中经常接触pytorch，tensorflow等AI框架，记录下安装注意事项GPU测试方法1.tensorflow可以在https://tensorflow.google.cn/install页面查看安装说明，注意GPU的机器需要先安装CUDA，每个版本的CUDA都有对应的tensorflow的版本pip install tensorflow==2.6.0不指定即安装最新版本，在2.0以后版本无需区分CPU版本和GPU版本如果是以前的版本需要这样安装GPU版本pip install rensorflow-g...