新しく学んだことを書き留めていきます2016-11-03KerasがGPUを使ってくれなくて困った問題AI原因は以下。・Kerasで複数GPU対応をした。追加してCPUでモデルを構築するようにした。・その時はmulti_gpu_modelを使って複数GPUで動いた気がしたが、その後1GPUマシンで動かしたところGPUを使わなくなっていた。複数GPUマシンでも使ってくれない。これを書くところが悪かったんだろうか。ように環境変数を設定するとTensorFlowが使うGPUを指定出来る。番号は0から順に割り振られる。グリッドサーチをするときに各学習にGPUを一つずつ割り当てて並列化する場合などに使う。namedエラーAI原因はモジュールを探しに行くところの一覧に読み込みたいモジュールがある場所が入ってないため。ようにPYTHONPATHにプロジェクトRootを追加するとそこからの相対パスで読み込めるようになる。ように書けば関数を呼び出せる。使える容量は増えない。以下のコマンドを実行する必要がある。Tumblrもっと読むコメントを書く2016-10-30ListのUniqueAI以下のように一旦setにしてまたlistに戻せば良い。Tumblrもっと読むコメントを書く2016-10-29Kerasで浮動小数点数の精度を下げて効率を上げるAI精度はデフォルトで64bitだが、以下の本には16bitでもほとんど精度は落ちないと書いていたので精度を下げてみた。見る下げ方自体は簡単で、以下を実行するだけ。tf.keras.backend.set_floatx('float16')でもfloat16だと学習結果が大幅に悪くなってしまった。16bit用の前処理が必要っぽい。何もしなくても大丈夫な32bitにしてます。Tumblrもっと読むコメントを書く2016-10-28Kerasで複数GPUを使って学習するAI何もしなくても全GPUを使って学習してくれるかと思ってたけどそうではなかった。以下のようにしてGPU数を渡してやると全GPUを使ってくれる。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。