機械学習を勉強しており、CNNの実行がCPUでは厳しくなってきたのでGPUでの計算をしたいと考えております。
keras
1 2from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 3train_datagen = ImageDataGenerator( 4 rescale=1./255, 5 rotation_range=40, 6 width_shift_range=0.2, 7 height_shift_range=0.2, 8 shear_range=0.2, 9 zoom_range=0.2, 10 horizontal_flip=True, 11 fill_mode='nearest') 12 13# Note that the validation data should not be augmented! 14test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 15 16train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 17 # This is the target directory 18 train_dir, 19 # All images will be resized to 150x150 20 target_size=(150, 150), 21 batch_size=20, 22 # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels 23 class_mode='binary') 24 25validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( 26 validation_dir, 27 target_size=(150, 150), 28 batch_size=20, 29 class_mode='binary') 30 31model.compile(loss='binary_crossentropy', 32 optimizer=optimizers.RMSprop(lr=2e-5), 33 metrics=['acc']) 34 35history = model.fit_generator( 36 train_generator, 37 steps_per_epoch=100, 38 epochs=30, 39 validation_data=validation_generator, 40 validation_steps=50, 41 verbose=2)
のコードをGPUで実行したいのですが、普通にJupyternotebookで実行するとCPUで計算されてしまいます。
どうにしたらGPUで計算できるのでしょうか?
ご教示お願いします。
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