本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用timm版本的Swin Transformer图像分类模型实现分类任务已经对验证集得分的统计，本文实现了多个GPU并行训练。
通过本文你和学到：
1、如何从timm调用模型、loss和Mixup？
2、如何制作ImageNet数据集？
3、如何使用Cutout数据增强？
4、如何使用Mixup数据增强。
5、如何实现多个GPU训练和验证。
6、如何使用余弦退火调整学习率？
7、如何使用classification_report实现对模型的评价。
8、预测的两种写法。
2022-02-24 09:11:40
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主要介绍了解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-28 19:55:06
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今天小编就为大家分享一篇Tensorflow实现多GPU并行方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-12-08 21:40:02
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主要介绍了pytorch使用horovod多gpu训练的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-12-08 10:54:50
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小型Python库自动将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为多GPU系统上最小负载的设备
2021-11-25 18:25:43
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1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数
下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：
注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本
from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
print("[INFO] training with 1 GPU...")
model = VGG19（）
# otherwise, we are compiling using m
2021-09-10 18:18:02
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