列出可用GPU 切换 ...
首先,导入os,再按照PCI BUS ID顺序,从 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 号GPU,即 gpu: 运行 用 号和 号设备,即 gpu: gpu: 运行 用 号设备,即 gpu: 运行,但是 gpu: 根本不存在,于是就只能用CPU运行了。 ...
2018-12-31 15:28 0 2080 推荐指数:
列出可用GPU 切换 ...
https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_411.31_win10 昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了,并且在对gpu ...
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 ...
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 1.预加载比例限制 2.自适应 二、Keras 1.当使用Keras的情况下,当import keras时 ...
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 ...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" ...
如何让tensorflow和keras运行在GPU上: 1. 检查显卡类型和计算能力** 查看笔记本显卡型号,以及计算能力 ...
2 方法3 安装了tensorflow-gpu,但是train的时候用的还是cpu.用 ...