Я в конечном итоге использую Google Colab Laboratory для обучения машинному обучению.Я использую кераты с tenorflow в качестве бэкэнда, используя мой компьютер с тем же кодом ниже каждой эпохи, длительностью 14 с.На Colab с использованием ускорителя GPU каждая эпоха имеет продолжительность 14 с.
Я нашел в Интернете код для отображения памяти GPU, и результаты: GPU Free: 11GB CPU CPU: 12GB
Tensowflowshow device(0): GPU
Мой код прост:
model = Sequential()
#convolution
model.add( Conv2D(6, 2, input_shape=(28, 28, 1) ) )
model.add( Activation('relu') )
#polling
model.add( MaxPool2D(2) )
model.add( Flatten() )
model.add( Dense(10) )
model.add( Activation('softmax'))
model.compile(...)
model.fit(...)
- Colab с использованием CPU: ~ 16 с за эпоху
- Colab с использованием GPU: ~ 13 с за эпоху
- Мой компьютер (процессор): ~ 14 с в эпоху
В наборе данных 60000 выборок (MNIST).Любое решение для этой низкой производительности?