GPU有限，如何提高batch size

本文主要是介绍GPU有限，如何提高batch size，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

那么从：

https://github.com/mathildor/DeepLab-v3/blob/master/g3doc/faq.md

deeplabv3+也是谷歌团队，tensorflow就是他们的产品。可以看到提高batch size 的方法。

batchsize不仅对于batch normalization至关重要，而且梯度下降也需要一定的batchsize，比如batchsize=8

所以可以通过：

1. 减少图片的面积，比如将图片crop到原来的一般大小。或者513*513->321*321,要注意2的倍数问题。
2. 减小网络复杂度，将参数变少，比如换backbone。
3. 并行使用更多GPU，这是普遍的用法，也是必须的，因为通常要8个甚至16个GPU一同工作。
4. 注意使用：

        session_config.gpu_options.allow_growth = Truewith tf.train.MonitoredTrainingSession(master=FLAGS.master,is_chief=(FLAGS.task == 0),config=session_config,scaffold=scaffold,checkpoint_dir=FLAGS.train_logdir,summary_dir=FLAGS.train_logdir,log_step_count_steps=FLAGS.log_steps,save_summaries_steps=FLAGS.save_summaries_secs,save_checkpoint_secs=FLAGS.save_interval_secs,hooks=[stop_hook]) as sess:while not sess.should_stop():sess.run([train_tensor])

   如果没有gpu_options.allow_growth我的一块gpu能跑batch size=3，如果加了这个设置，能跑batch size=4。

这篇关于GPU有限，如何提高batch size的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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