Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的。 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了。 1. 按比例预留 ...
运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例,多人共同使用GPU的时候,会造成后面的人无法运行程序。 一 TensorFlow .预加载比例限制 .自适应 二 Keras .当使用Keras的情况下,当import keras时,框架会自动开启一个默认参数的Session。可以通过下面的代码主动创建一个使用了ConfigProto的Session,再注入到Keras的后端中去: 注意:第一行 ...
2018-08-28 13:47 0 3306 推荐指数:
Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的。 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了。 1. 按比例预留 ...
指定GPU 如果要在python代码中设置使用的GPU(如使用pycharm进行调试时),可以使用下面的代码 制定显存 定量设置显存 默认tensorflow是使用GPU尽可能多的显存。可以通过下面的方式,来设置使用的GPU显存: 按需设置显存 ...
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。但两者在使用GPU时都有一个特点,就是默认为全占满模式。在训练的情况下 ...
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Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做 ...
笔者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的时候,中途使用了Win+C键结束了程序的进行,但是GPU的显存却显示没有释放,一直处于被占用状态。 使用命令 nvidia-smi 显示如下 两个GPU程序都在执行中,实际上GPU:0已经被笔者停止了,但是GPU没有释放,进程还在继续 ...
最近刚刚开始接触深度学习,感觉需要用一下博客记录一下平时遇见的坑和解决方案。 最近从网上下载了一个代码是keras+tensorflow的,第一次运行python代码有点激动,中间遇见了一些坑,记录一下解决方案。 最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。比如会有 ...
首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: 用0号GPU,即'/gpu:0'运行; 用0号和1号设备,即'/gpu:0'、'/gpu:1'运行; 用7号设备 ...