資訊專(zhuān)欄INFORMATION COLUMN
pip install tensorflow-gpu安裝完成后，您可以使用以下代碼來(lái)測(cè)試TensorFlow是否可以訪問(wèn)GPU：
python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices("GPU")
如果您的計(jì)算機(jī)上有GPU，則應(yīng)該看到類(lèi)似以下輸出：
[PhysicalDevice(name="/physical_device:GPU:0", device_type="GPU")]現(xiàn)在讓我們看一下如何在TensorFlow中調(diào)用GPU進(jìn)行訓(xùn)練。首先，您需要將您的模型構(gòu)建在一個(gè)`tf.device()`上下文管理器中，并將其設(shè)置為使用GPU。例如：
python
import tensorflow as tf
with tf.device("/GPU:0"):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
在這個(gè)例子中，我們使用`tf.device()`上下文管理器將模型構(gòu)建在GPU上。`"/GPU:0"`表示使用第一個(gè)GPU。如果您有多個(gè)GPU，您可以使用`"/GPU:1"`、`"/GPU:2"`等來(lái)指定使用哪個(gè)GPU。
接下來(lái)，您需要在訓(xùn)練模型時(shí)設(shè)置`tf.config.experimental.set_memory_growth()`。這將允許TensorFlow動(dòng)態(tài)分配GPU內(nèi)存，以避免在訓(xùn)練期間出現(xiàn)內(nèi)存不足的錯(cuò)誤。例如：
python
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices("GPU")
tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
model.compile(optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
在這個(gè)例子中，我們使用`tf.config.experimental.set_memory_growth()`來(lái)設(shè)置GPU內(nèi)存動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)。我們還使用`model.compile()`和`model.fit()`來(lái)編譯和訓(xùn)練模型。
最后，您可以使用`tf.distribute.MirroredStrategy()`來(lái)使用多個(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練。例如：
python
import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer="adam",
loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
在這個(gè)例子中，我們使用`tf.distribute.MirroredStrategy()`來(lái)創(chuàng)建一個(gè)分布式策略，該策略可以在多個(gè)GPU上訓(xùn)練模型。我們還使用`strategy.scope()`將模型構(gòu)建在分布式策略下。
總之，TensorFlow提供了許多編程技術(shù)來(lái)調(diào)用GPU進(jìn)行訓(xùn)練。您可以使用`tf.device()`上下文管理器將模型構(gòu)建在GPU上，使用`tf.config.experimental.set_memory_growth()`設(shè)置GPU內(nèi)存動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)，以及使用`tf.distribute.MirroredStrategy()`在多個(gè)GPU上分布式訓(xùn)練模型。這些技術(shù)可以顯著提高訓(xùn)練速度，并幫助您更快地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
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摘要：到目前為止我們依然遺留了一個(gè)對(duì)在單機(jī)上使用深度學(xué)習(xí)框架來(lái)說(shuō)最重要的問(wèn)題如何利用，也包括利用多個(gè)進(jìn)行訓(xùn)練。中使用對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，使用合并多個(gè)卡上的計(jì)算結(jié)果。總結(jié)如何利用多個(gè)卡進(jìn)行訓(xùn)練對(duì)復(fù)雜模型或是大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練任務(wù)往往是必然的選擇。 到目前為止我們依然遺留了一個(gè)對(duì)在單機(jī)上使用深度學(xué)習(xí)框架來(lái)說(shuō)最重要 的問(wèn)題：如何利用 GPU， 也包括利用多個(gè) GPU 進(jìn)行訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練往往非...
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