【发布时间】：2020-01-22 00:46:20
【问题描述】：
我有一个带有 2 个隐藏层的 CNN。当我在具有 8GB RAM 的 cpu 上使用 keras 时，有时我会出现“内存错误”，或者有时精度等级为 0，但同时某些等级为 1.00。如果我在 GPU 上使用 keras，它会解决我的问题吗？
【问题讨论】：
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你的意思是“解决了！！！”或“它会解决吗？？？” --- 8GB 是小内存，很容易被模型炸毁。如果您有 GPU，则模型需要适合 GPU RAM，因此这取决于您的 GPU 的大小。您可能会获得额外的空间，因为您的数据将在 CPU RAM 上，而训练将在 GPU RAM 上进行，这会划分您占用的空间。 --- 唯一可以确定的是：使用 GPU，您将获得很多速度。
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嗨。谢谢。我正在使用CPU。如果我使用 GPU，每个类的精度会提高还是不依赖于在 cpu 或 gpu 上运行？
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它不应该改变。只有速度应该有显着的变化。
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在这个链接github.com/tensorflow/tensorflow/issues/19200中，显示了cpu和gpu上train的结果之间的差异。
标签： python-3.x keras gpu conv-neural-network