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 ...

安装参考：https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/102869208 这是GPU版本；若用CPU版本可参考博主的另一篇。 安装完毕后马上使用是没问题的，如博主一样： 但是当我将这个tensorflow-2.0-gpu ...

深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...

一、问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败，可以看到是执行MatMul的时候发生的异常，基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了。 二、开发环境 三、Tensorflow针对GPU内存的分配策略 By default, TensorFlow ...

使用tensorflow，如果不加设置，即使是很小的模型也会占用整块GPU，造成资源浪费。 所以我们需要设置，使程序按需使用GPU。 具体设置方法： 说明：使用jupyter notebook,如果没有上述设置，整个 ...

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 ...