여러 코어에서 Keras를 실행하는 방법은 무엇입니까?

Question

클러스터 (신경망 생성)에서 Tensorflow 백엔드가있는 Keras를 사용하고 있습니다. 클러스터 (여러 코어에서)에서 다중 스레드 방식으로 실행하거나 Keras에서 자동으로 수행하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 Java에서는 여러 스레드를 만들 수 있으며 각 스레드는 코어에서 실행됩니다.

가능한 한 몇 개의 코어를 사용해야합니까?

Answer 1

Tensorflow는 단일 시스템에서 사용할 수있는만큼의 코어에서 자동으로 계산을 실행합니다.

분산 클러스터가있는 경우 https://www.tensorflow.org/how_tos/distributed/의 지침에 따라 클러스터를 구성해야합니다. (예 : tf.ClusterSpec을 올바르게 작성하는 등)

디버그를 돕기 위해 세션의 log_device_placement 구성 옵션을 사용하여 Tensorflow가 계산이 실제로 배치되는 위치를 인쇄 할 수 있습니다. (참고 :이 분산 Tensorflow뿐만 아니라 모두 GPU를 작동합니다.) Tensorflow의 계산 배치 알고리즘은 작은 계산 그래프의 잘 작동하는 동안, 당신은 수동으로 큰 계산 그래프에 더 나은 성능을 얻을 수있을 것으로

가

# Creates a session with log_device_placement set to True. 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 

주 특정 장치에 계산을 배치합니다. (예 : with tf.device(...): 블록 사용)