tensorflow用cpu训练

pekonchan 发布于2023-04-26 03:05 / 2977人阅读

好的，下面是一篇关于使用CPU训练TensorFlow的编程技术文章： TensorFlow是一种非常流行的机器学习框架，它可以用于训练各种深度学习模型。虽然通常使用GPU进行训练，但在某些情况下，使用CPU进行训练可能更加适合。本文将介绍如何使用CPU训练TensorFlow，并提供一些编程技巧。 1. 确认TensorFlow版本首先，您需要确认您正在使用的TensorFlow版本是否支持CPU训练。在TensorFlow 2.0之后的版本中，默认情况下支持CPU训练。如果您使用的是旧版本的TensorFlow，则需要安装CPU版本的TensorFlow。您可以通过以下命令来检查您正在使用的TensorFlow版本：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果您使用的是TensorFlow 2.0或更高版本，则应该看到类似于以下内容的输出：

2.3.0

2. 设置环境变量在使用CPU训练TensorFlow之前，您需要设置一些环境变量。首先，您需要设置以下环境变量：

export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""

第一个环境变量可以帮助您减少TensorFlow输出的日志信息，第二个环境变量可以防止TensorFlow使用GPU。 3. 加载数据集在训练模型之前，您需要加载数据集。您可以使用TensorFlow内置的数据集，也可以使用自己的数据集。以下是一个使用TensorFlow内置数据集的例子：

import tensorflow_datasets as tfds
dataset = tfds.load(name="mnist", split=tfds.Split.TRN)

这将加载MNIST数据集的训练集。如果您要使用自己的数据集，则需要按照相应的格式加载数据集。 4. 构建模型在加载数据集之后，您需要构建模型。以下是一个简单的模型：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

这个模型包含一个输入层（Flatten层），一个隐藏层（Dense层）和一个输出层（Dense层）。您可以根据自己的需要添加更多的层。 5. 编译模型在构建模型之后，您需要编译模型。以下是一个编译模型的例子：

model.compile(optimizer="adam",
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=["accuracy"])

这将使用Adam优化器、稀疏分类交叉熵损失和准确度指标来编译模型。 6. 训练模型在编译模型之后，您可以开始训练模型。以下是一个训练模型的例子：

model.fit(dataset.batch(32), epochs=10)

这将使用批量大小为32的数据集对模型进行10个时期的训练。 7. 保存模型在训练模型之后，您可以将模型保存到磁盘上，以便以后使用。以下是一个保存模型的例子：

model.save("my_model")

这将保存模型到当前工作目录下的my_model文件夹中。总结：在本文中，我们介绍了如何使用CPU训练TensorFlow，并提供了一些编程技巧。虽然使用CPU进行训练可能比使用GPU更慢，但在某些情况下，使用CPU进行训练可能更加适合。如果您想了解更多关于TensorFlow的信息，请访问TensorFlow官方网站。

专线服务云服务器算法训练训练模型 python训练训练班

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/130999.html

实现 TensorFlow 多机并行线性加速

摘要：在一个数据分析任务和任务混合的环境中，大数据分析任务也会消耗很多网络带宽如操作，网络延迟会更加严重。本地更新更新更新目前，我们已经复现中的实验结果，实现了多机并行的线性加速。王佐，天数润科深度学习平台负责人，曾担任 Intel亚太研发中心Team Leader，万达人工智能研究院资深研究员，长期从事分布式计算系统研究，在大规模分布式机器学习系统架构、机器学习算法设计和应用方面有深厚积累。在...

时飞 2019-04-25 18:17 评论0 收藏0
基准评测TensorFlow、Caffe等在三类流行深度神经网络上的表现

摘要：在两个平台三个平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络上的性能表现。深度学习的成功，归因于许多层人工神经元对输入数据的高表征能力。在年月，官方报道了一个基准性能测试结果，针对一个层全连接神经网络，与和对比，速度要快上倍。在2016年推出深度学习工具评测的褚晓文团队，赶在猴年最后一天，在arXiv.org上发布了的评测版本。这份评测的初版，通过国内AI自媒体的传播，在国内业界影响很...

canopus4u 2019-04-25 18:07 评论0 收藏0
学习笔记TF061:分布式TensorFlow，分布式原理、最佳实践

摘要：部署方式，单机多卡分布式多机多卡。分布式部署方式。分布式随机梯度下降法，模型参数分布式存储在不同参数服务上，工作节点并行训练数据，和参数服务器通信获取模型参数。分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on...

Carson 2019-06-26 19:35 评论0 收藏0
学习笔记TF061:分布式TensorFlow，分布式原理、最佳实践

摘要：部署方式，单机多卡分布式多机多卡。分布式部署方式。分布式随机梯度下降法，模型参数分布式存储在不同参数服务上，工作节点并行训练数据，和参数服务器通信获取模型参数。分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on...

y1chuan 2019-06-26 19:35 评论0 收藏0
学习笔记TF061:分布式TensorFlow，分布式原理、最佳实践

摘要：部署方式，单机多卡分布式多机多卡。分布式部署方式。分布式随机梯度下降法，模型参数分布式存储在不同参数服务上，工作节点并行训练数据，和参数服务器通信获取模型参数。分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持。Martin Abadi、Ashish Agarwal、Paul Barham论文《TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on...

Zoom 2019-06-26 15:46 评论0 收藏0