Для версии GPU и Python 3
docker pull tensorlayer/tensorlayer:latest-gpu-py3
nvidia-docker run -it --rm -p 8888:8888 -p 6006:6006 -e PASSWORD=JUPYTER_NB_PASSWORD tensorlayer/tensorlayer:latest-gpu-py3
Производительность
В таблице ниже показана скорость обучения VGG16 с использованием TensorLayer и нативного TensorFlow на TITAN Xp.
Режим | Библиотека | Формат данных | Максимальное использование памяти GPU (МБ) | Максимальное использование памяти CPU (МБ) | Среднее использование памяти CPU (МБ) | Время выполнения (сек) |
---|---|---|---|---|---|---|
AutoGraph | TensorFlow 2.0 | channel last | 11833 | 2161 | 2136 | 74 |
TensorLayer 2.0 | channel last | 11833 | 2187 | 2169 | 76 | |
Graph | Keras | channel last | 8677 | 2580 | 2576 | 101 |
Eager | TensorFlow 2.0 | channel last | 8723 | 2052 | 2024 | 97 |
TensorLayer 2.0 | channel last | 8723 | 2010 | 2007 | 95 |
Участие
Пожалуйста, ознакомьтесь с Руководством для участников перед отправкой PR.
Мы предлагаем пользователям сообщать об ошибках через Github issues. Пользователи также могут обсудить, как использовать TensorLayer в следующем канале Slack.
Цитирование TensorLayer
Если вы считаете TensorLayer полезным для вашего проекта, пожалуйста, процитируйте следующие статьи:
@article{tensorlayer2017,
author = {Dong, Hao and Supratak, Akara and Mai, Luo and Liu, Fangde and Oehmichen, Axel and Yu, Simiao and Guo, Yike},
journal = {ACM Multimedia},
title = {{TensorLayer: A Versatile Library for Efficient Deep Learning Development}},
url = {http://tensorlayer.org},
year = {2017}
}
@inproceedings{tensorlayer2021,
title={Tensorlayer 3.0: A Deep Learning Library Compatible With Multiple Backends},
author={Lai, Cheng and Han, Jiarong and Dong, Hao},
booktitle={2021 IEEE International Conference on Multimedia \& Expo Workshops (ICMEW)},
pages={1--3},
year={2021},
organization={IEEE}
}
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )