持續監控GPU使用情況命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一、指定使用某個顯卡如果機器中有多塊GPU,tensorflow會默認吃掉所有能用的顯存, 如果實驗室多人公用一台服務器,希望指定使用特定某塊GPU。可以在文件開頭加入如下代碼: import ...
我們在剛使用tensorflow的過程中,會遇到這個問題,通常我們有多個gpu,但是 在通過nvidia smi查看的時候,一般多個gpu的資源都被占滿,但是只有一個gpu的GPU Util 和 W W Usage Cap 會被占滿。實際上我們只有一個在跑,但是我們其實只需要 一個卡,其他卡要跑其他的資源,這是后怎么辦呢。 可以在環境中就指定gpu機器可見: 如: import os os.en ...
2017-09-18 20:57 0 2835 推薦指數:
持續監控GPU使用情況命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一、指定使用某個顯卡如果機器中有多塊GPU,tensorflow會默認吃掉所有能用的顯存, 如果實驗室多人公用一台服務器,希望指定使用特定某塊GPU。可以在文件開頭加入如下代碼: import ...
查看機器上GPU情況 命令: nvidia-smi 功能:顯示機器上gpu的情況 命令: nvidia-smi -l 功能:定時更新顯示機器上gpu的情況 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:設定刷新時間(秒)顯示GPU使用情況 在終端執行程序時指定GPU ...
有0、1、2、3的編號,表示GPU的編號,在后面指定GPU時需要使用這個編號。 在終端執行程序時指定GPU CU ...
關於多gpu訓練,tf並沒有給太多的學習資料,比較官方的只有:tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py 但代碼比較簡單,只是針對cifar做了數據並行的多gpu訓練,利用到的layer ...
使用conda創建一個新的虛擬環境 輸入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 創建一個python版本為3.6的名字是intelligent-judge的虛擬環境 查看顯卡信息 輸入lspci | grep -i ...
指定GPU 如果要在python代碼中設置使用的GPU(如使用pycharm進行調試時),可以使用下面的代碼 制定顯存 定量設置顯存 默認tensorflow是使用GPU盡可能多的顯存。可以通過下面的方式,來設置使用的GPU顯存: 按需設置顯存 ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 參考網址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow ...
tensorflow ConfigProto tf.ConfigProto一般用在創建session的時候。用來對session進行參數配置 控制GPU資源使用率 控制使用哪塊GPU ...