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TFLearn如何利用并行计算能力

发布时间:2024-04-11 09:39:16 来源:亿速云 阅读:49 作者:小樊 栏目:移动开发

TFLearn可以利用并行计算能力通过使用多个GPU或多个CPU来加速训练深度学习模型。在TFLearn中,可以通过设置tflearn.config.init_training_mode(gpu=True, cpu=False)来指定使用GPU或CPU进行训练。同时,在定义模型时,可以使用tflearn.DataAugmentation来对数据进行并行处理,加快数据预处理的速度。另外,TFLearn还提供了tflearn.data_utils.ParallelDataLoader类来实现数据加载的并行化,从而加速数据的读取和处理过程。通过充分利用并行计算能力,可以显著加快训练深度学习模型的速度。

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