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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

CPU

CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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1回答

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GPUが正常に動作しているか

shocora

総合スコア8

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

CPU

CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

YOLO

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/09/24 04:42

質問したいこと

現在keras-yolo3でgpuを用いて学習を行っているのですが、
上の画像では専用メモリが使用されているのに対して、下の画像ではgpuがほぼ使用されていません。どちらも学習中にスクリーンショットした画像です。
以前CPUのみで学習をしていた時より学習速度は速くなっているのですが、これは正しくGPUが使用されているのでしょうか。
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ベストアンサー

以前CPUのみで学習をしていた時より学習速度は速くなっている

うまくGPUが使えているともいます。数十倍くらいは高速になっているのではないでしょうか?
心配であれば、学習時にGPUを無効にするようなオプションを使って比較すると良いと思います。

画像ではgpuがほぼ使用されていません

専用GPUメモリ:グラフィックカード搭載のGPU専用のメモリ
共有GPUメモリ:専用GPUメモリがいっぱいになった時にシステムから借りる分のメモリ(メインメモリから割り当て)

と理解しています。これでも溢れたときにはスワップ領域(HDDやSSD)が使われるはずです。
画像を見る限り、専用GPUメモリに全て乗っかっているために共有GPUメモリが使われていないものと思います。

投稿2020/09/24 21:27

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shocora

2020/09/25 14:35

回答ありがとうございます。 アドバイス通りGPUを無効化して実行してみたら実行時間が約2倍遅くなりました。 私の環境はCPUがRyzen7 3700X メモリが16GB、GPUがRTX2060Super VRAM:8GBなのですが、これはGPUの性能を最大限引き出せているのでしょうか。それともCPUの性能がある程度高いので学習速度の差があまり出ていないということなのでしょうか。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/09/26 01:52

> CPUの性能がある程度高いので学習速度の差があまり出ていないということなのでしょうか。 なんと潤沢な;_; へぼいCPUであればへぼいCPUであるほどGPUとの差が大きくなります。ですので、恐らくCPUが強烈すぎる(コア数が多いため?)かNNのモデルが軽いかで影響が少なくなっているのだと思います。
shocora

2020/09/28 09:15

ありがとうございます。疑問だったことが解消できました。
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