今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print ...
查看 tensorflow 版本 conda list 例如发现 tensorflow . . tensorflow gpu . . 当两个版本相同时,默认会使用 cpu 版本 如果同时存在 cpu 和 gpu 版本的 tensorflow,系统默认使用版本高的 tensorflow 如果想要使用 gpu 版本的 tensorflow,只需要将 gpu 版本升级比 cpu 高,即可解决 在运行之前 ...
2019-09-18 17:52 0 3016 推荐指数:
今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print ...
2 方法3 安装了tensorflow-gpu,但是train的时候用的还是cpu.用 ...
使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了怎么样才能随心所欲的指定代码是在cpu还是gpu呢 ...
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 ...
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 ...
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 ...