查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况 ...
https: blog.csdn.net qq article details 查看机器上GPU情况 命令: nvidia smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia smi l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch n nvidia smi 功能:设定刷新时间 秒 显示GPU使用情况 其中左上侧有 的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号。 ...
2019-06-26 08:18 0 1229 推荐指数:
查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况 ...
使用conda创建一个新的虚拟环境 输入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 创建一个python版本为3.6的名字是intellige ...
我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满。实际上我们只有一个在跑 ...
一、安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二、安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装。因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel ...
://tensorflow.google.cn/install/source#linux 二、根据对应的版本安装T ...
这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错 Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译。这个问题 ...
XShell连接服务器以及操作,服务器每个节点上都安装了Ubuntu 16.04 LTS操作系统 使用XFt ...
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 ...