Ubuntu 20.04LTS + GPU に cuda, Anaconda, Tensorflow, Pytorch を入れる - Qiita
Ubuntu 20.04LTS + GPU に cuda, Anaconda, Tensorflow, Pytorch を入れるUbuntuGPUTensorFlowPyTorch 書くこと無いくらいに簡単に入りましたが、一応メモっときます。 手順 Ubuntu 20.04LTS デスクトップをインストールする。 https://jp.ubuntu.com/download インストール後の処理をして、ソフトウェアのアップデートが終わるのを待つ。 Ubuntu デスクトップにログインして、左下のメニューを開くと、中に「ソフトウェアアップデート」というメニューがあるのでそれを開く。 開いたウィンドウの中に「追加のドライバ」というタブがある。GPU が認識されていれば「nvidiaのドライバを使う」という項目がいくつかあって、バージョンが選べる。適切なバージョン (GTX/RTX 系なら 44
TensorFlowでディープラーニング性能をGPU別にベンチマーク比較 | パソコン工房 NEXMAG
GPU別ディープラーニング性能ベンチマークで使用したソフトウェア 検証に使用したハードウェア構成は記事末尾に記載しておりますので、別途ご確認ください。 ResNet50(FP32) GPU別ディープラーニング性能ベンチマーク：ResNet50(FP32) まずはResNet50(FP32)でベンチマークをとってみました。 GPUの性能向上に合わせてスコアが順当に上がっています。また、GPUを2枚搭載する場合は処理性能が約1.8倍となりました。 一方でCPU はCore i9-10980XEにてベンチマークの計測を行いましたが、Core i9-10980XE よりも安価なGeForce RTX 2080 Tiの足元にも及びませんでした。だからと言ってCPUの性能は軽視して良い訳ではなく、学習前処理等ではCPUの性能も必要となり、ディープラーニングの学習に必要な全体の工程の一部の時間短縮に貢献
Raspberry Pi4 で TensorFlow Lite GPU Delegate (OpenGLES) を試す - Qiita
0. 更新履歴 (2020/06/27) Tensorflow r2.3用に記述内容を全面修正しました。 1. はじめに ラズパイ４の OpenGLES はリリース当初 ver 3.0 でしたが、2020/1月に ver 3.1 にアップデートされました。 OpenGLES 3.1 では、ComputeShader が使えるようになり、GPGPUプログラミングしやすくなります。超うれしいアップデートです。 一方 TensorFlow Lite には、推論にかかる演算処理を CPUからGPU にオフロードする GPU Delegate 機能があります。 この GPU Delegate は、さらに V1(OpenGLES) と V2(OpenCL) とがあり、V1 は OpenGLES 3.1 が使える環境であれば動かすことができます。V2は OpenCL が使える環境での動作を想定しています
TensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法 - 株式会社カブク
どうも、おはこんばんちわ、カブクの足立です。 「カブクのエンジニアが普段何をしているのか」を明らかにする目的で始まったオフィシャルゆるブログ。 今回は、「TensorFlowでGPUが使えない」というエントリーに感動したので（失敗こそ大切な情報！）、私のTensorFlowの実行環境を構築する方法とその失敗・解決方法をご紹介します。 TensorFlowをGPUで動かす環境を作る 環境 以下の環境を構築します。 OS: Ubuntu 14.04.2 ビデオカード: NVIDIA GeForce GTX980Ti Driver: nvidia-352 Library: CUDA Toolkit(v7.5.18), cuDNN(v7.0) Framework: TensorFlow 0.8.0(Linux GPU版) etc: Python2.7.6, Docker 1.10.2 ビデオカード
機械学習を高速処理するGoogleの「Cloud TPU」サービス、7割引きの利用料で使えるプリエンプティブに対応
機械学習を高速処理するGoogleの「Cloud TPU」サービス、7割引きの利用料で使えるプリエンプティブに対応 Googleは同社が開発した機械学習処理のためのソフトウェア「TensorFlow」を高速に実行するための専用プロセッサ「Tensorflow Purocessing Unit」（TPU）を自社開発し、クラウドサービスとして提供しています。それが「Cloud TPU」です。 Cloud TPUの処理能力は最大180 TFLOPSあると説明されており、これによって機械学習で行われる処理のなかでも、とりわけ処理量が多いトレーニング処理も短時間で扱えるのが特長です。 このCloud TPUがプリエンプティブ（Preemptible）に対応し、標準で提供されている価格よりも7割引きで使えるようになることが発表されました。 プリエンプティブとは、安価に利用できる代わりに、Google
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on Colaboratory - Qiita
【秒速で無料GPUを使う】TensorFow(Keras)/PyTorch/Chainer環境構築 on ColaboratoryDeepLearningChainerTensorFlowPyTorchcolaboratory 2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 19/1/11 18年1月の公開後、TensorFlow本体にKeras統合、Chainerがデフォルトで提供となるなど、状況が変化したため、大幅に加筆しました。TensorFlow 2.0 Previewについても追記しました。 19/1/31 PyTorchが標準インストールとなったこと、PyTorch
Python: Keras/TensorFlow で GPU のメモリを必要な分だけ確保する - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras のバックエンドに TensorFlow を使う場合、デフォルトでは一つのプロセスが GPU のメモリを全て使ってしまう。 今回は、その挙動を変更して使う分だけ確保させるように改めるやり方を書く。 環境には次のようにしてセットアップした Ubuntu 16.04 LTS を使っている。 blog.amedama.jp サンプルとして動作させるアプリケーションには Keras が提供している MNIST データセットを CNN で認識するものを使う。 まずはこれをダウンロードしておこう。 同時に、セッションをクリアするパッチも追加しておく。 $ wget https://raw.githubusercontent.com/fchollet/keras/master/examples/mnist_cnn.py $ echo 'K.clear_session()' >> mnist_c
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