J'exécute un modèle Keras, avec une date limite de soumission de 36 heures. Si j'entraîne mon modèle sur le cpu, cela prendra environ 50 heures, y a-t-il un moyen d'exécuter Keras sur le gpu ?
J'utilise le backend Tensorflow et l'exécute sur mon Jupyter notebook, sans qu'anaconda soit installé.
Regardez si votre script exécute le GPU dans le gestionnaire des tâches. Si ce n'est pas le cas, vérifiez que votre version CUDA est la bonne pour la version de tensorflow que vous utilisez, comme les autres réponses l'ont déjà suggéré.
En outre, une bibliothèque CUDA DNN appropriée pour la version CUDA est nécessaire pour faire fonctionner le GPU avec tensorflow. Téléchargez-la/extractez-la à partir de ici et mettez la DLL (par exemple, cudnn64_7.dll) dans le dossier CUDA bin (par exemple, C:\Program Fichiers \NVIDIA Boîte à outils pour le calcul par le GPU \CUDA\v10.1\bin ).
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J'ai trouvé ça : medium.com/@kegui/ On a l'impression que l'on pourrait parcourir des questions très bien notées dans un domaine étroit ici, puis faire une "réponse" complète sur Medium, et gagner de l'argent grâce aux vues.
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Pour les GPU AMD. Voir cet article. stackoverflow.com/a/60016869/6117565