如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https ...

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时间的主要瓶颈时，我们通常的方法是应用GPU或者Google的TPU来进行加速。 详见《用GPU加速 ...

背景：我的机器上tensorflow 1.14 & 2.0，这俩版本都有，之前都是用1.14版本，今天试一下2.0尝尝鲜， 结果就掉坑去了 把CUDA10.1 和 cudnn 安装好了 随便写了一段测试代码，用 tf-gpu 跑一下，结果就出 ...

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呢首先若不加任何配置情况下，是默认使用gpu的，加上下面这句代码就使用cpu ...

anconda的版本安装就不演示了，直接开始安装tensorflow2.0 gpu版本。tensorflow2.0 gpu版本目前支持python3.7,安装了python3.8的需要安装python3.7. conda环境下查看python版本 python ...

参考链接：https://www.cnblogs.com/wuhaidong/p/10454176.html https://blog.csdn.net/weixin_33804582/articl ...

相比simplernn多了三个门，记忆、输入、输出 记忆门（遗忘门，1为记住0为遗忘）： 输入门： C： 　　 输出门： 　　 总： 　 ...