Использование возможностей графического процессора для переподготовки изображений с использованием retrain.py на tenorflow-hub

Question

Я новичок в Tensorflow, я использую retrain.py для обучения некоторых изображений.В случае, если у меня есть большая база данных из 10000 изображений, и у меня есть система с поддержкой графического процессора.Как я могу использовать retrain.py для запуска на моем Nvidia GPU.Так что обучение будет проходить быстрее.

Я следую инструкциям по ссылке ниже

https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining

Answer 1

Чтобы получить поддержку графического процессора, обязательно установите пакет PIP tenorflow-gpu вместо простого тензорного потока. Вы должны увидеть некоторые преимущества в производительности для retrain.py. Тем не менее, retrain.py показывает свой возраст (далеко предшествующий TF Hub) и не так хорошо использует графические процессоры, потому что он не правильно пакетирует изображения при извлечении значений узкого места.

Если вы готовы жить на переднем крае TF 2.0.0alpha0 ( анонсировано на прошлой неделе), взгляните на Hub's examples / colab / tf2_image_retraining.ipynb , который значительно меньше, быстрее (, если вы используете графический процессор) и даже поддерживает тонкую настройку модуля изображения.