感流目标检测AI

Question

我正在使用Tensorflow模型的动物园目标检测。SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320是我用来训练我的模型的型号。一切顺利，我的模特开始训练，但我收到了一些奇怪的信息。我不知道为什么这个味精会出现。

我认为我一半的模型是关于GPU的训练，然后它是切换到CPU，但我不确定。

这里是正在出现的消息.

tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525]创建了设备/作业:localhost/

：0/：0/：0带9971 MB内存：->设备: 0，NVIDIA GeForce RTX 3060，pci总线id: 0000:01:00.0，计算能力: 8.6 INFO:tensorflow:使用MirroredStrategy和设备('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'，) I0130 19:30:21.241063 140126199379776 mirrored_strategy.py:376]使用MirroredStrategy和设备mirrored_strategy.py:376)

之后，它将向我展示以下msgs.

('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0'，信息:tensorflow:Reductto/job:localhost/

：0/：0/device:CPU:0然后广播到 )。('/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0'，：I0130 19:30:43.470607 140126199379776 cross_device_ops.py:619]减少到/job:localhost/I0130:0/I0130:0/cross_device_ops.py:619:0然后广播到I0130 )。

这是我的GPU信息。

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拜托谁来帮帮我。我已经挣扎了好几个星期了。

Answer 1

上面的消息是在代码中使用分发策略时出现的日志。您可以通过在程序开始时添加这三行来禁用日志。

import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"
import tensorflow as tf

您可以使用tf.device() Api强制进程在特定的Gpu卡中运行，以避免从GPU切换到CPU。https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/device