AmazonSageMakerml.p2.xlarge笔记本实例速度问题
创始人
2024-08-09 04:31:18
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Amazon SageMaker ml.p2.xlarge 笔记本实例通常被用于深度学习项目，但有时可能会出现速度较慢的情况。为了解决这个问题，可以将以下代码放入笔记本的第一行，将 TensorFlow 和 Keras 设置为使用 GPU 进行计算：
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
K.set_session(sess)
此外，可以尝试使用更大的 ml.p3.2xlarge 实例，或者将计算放在 Amazon SageMaker 训练作业中。同时，确保数据的输入和输出使用 Amazon S3 存储桶，并且考虑通过在 Amazon S3 中存储模型文件来优化内存消耗。
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