在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上。 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: ConfigProto() 中参数 ...
转自:https: blog.csdn.net lemon tree article details TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的 ...
2018-12-21 10:41 0 1819 推荐指数:
在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上。 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: ConfigProto() 中参数 ...
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来 ...
1. 使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数 记录设备指派情况:tf.ConfigProto(log_device_placement=True) 自动选择运行设备: tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 限制 ...
确认显卡驱动正确安装: CUDA版本和Tensorflow版本有对应关系,TF2.0可以使用CUDA 10.1,安装TF2.0版本,查看conda 源中的TF : 一定要安装 gpu的build,指定build安装方法: 执行命令: 然后来执行python代码测试TF是否 ...
如何使用GPU运行TensorFlow Jabes关注 2019.12.15 15:17:03字数 635阅读 5,778 如何使用GPU运行TensorFlow 这里主要考虑 ...
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。 import os ...
一、TensorFlow 设备分配 1、设备分配规则 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when ...
测试faster-rcnn时,cpu计算速度较慢,调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为 之后出现显存占满、而GPU利用率为0的情况,经查阅官方文档得知“在GPU上,tf.Variable操作只支持实数型 ...