在训练模型时运行应用

Question

因此，我是深度学习的新手（尚未为其构建机器），并且想知道-在训练模型时是否可以在Ubuntu中运行其他应用程序？特别是，在等待培训结束时，可以在Dosbox中玩游戏吗？看起来有一种方法可以通过Tensorflow保留一个CPU内核和部分GPU，但是RAM似乎没有任何这种功能。有什么办法解决吗？

Answer 1

欢迎使用StackOverflow！您无需构建专用的机器即可进行深度学习实验。云中有很多选项，CPU可以使您获得大多数教程网站和入门课程使用的玩具数据集的优势。

  

特别是，我在等待培训结束时可以在Dosbox中玩游戏吗？

没有更多细节，我无法回答这个问题。这取决于几个因素：

• 您在训练期间的小批量尺寸。
• 您的系统有多少RAM。
• 如果您正在使用GPU或GPU进行训练。
• 您的硬盘驱动器配置（您的数据集位于与操作系统不同的驱动器上）。
• 您的硬盘驱动器传输速率和外形（SSD，HSSD，NAS和HDD）。
• 主板上的PCIe通道数。
• CPU与所述PCIe通道的兼容性。
• 系统（CPU和GPU）的冷却能力以及已启用的任何限制设置。
• 我大概还可以说出大约十二个其他变量。

  

似乎有一种方法可以通过Tensorflow保留一个CPU内核和一部分GPU，但是RAM似乎没有任何这种功能。有什么办法解决吗？

有很多解决方法。首先想到的是简单地减少训练期间的批量大小，这将减少您的RAM使用量，并且操作系统可以自由地重新分配它以满足您的游戏需求。另一个解决方案是减少与数据加载器一起使用的异步线程的数量，以达到类似的效果。

请注意，如果您的数据集足够大，则在训练期间您不会使用太多的RAM。您的大部分计算时间都将花费在GPU上执行反向传播。由于将训练样本通过DMA馈送给GPU，因此会占用一些RAM，但是通过利用大量GPU的内存和计算能力，您更有可能受到游戏干扰。

有关更多信息，请参见：

• A Full Hardware Guide to Deep Learning