視頻學習來源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 筆記 首先安裝 ...

昨天把GPU版本的tf2.0 安裝成功之后，現在所有的代碼運行居然都在gpu上跑了，並且在對gpu使用情況沒有限制的條件下，既然gpu內存跑滿了，代碼就崩了怎么樣才能隨心所欲的指定代碼是在cpu還是gpu呢首先若不加任何配置情況下，是默認使用gpu的，加上下面這句代碼就使用cpu ...

，即'/gpu:7'運行，但是'/gpu:7'根本不存在，於是就只能用CPU運行了。 ...

#禁用gpu版本TensorFlow，因為CUDA號碼從0開始，這里直接讓CUDA使用-1的GPU，自然就無法使用gpu了。 代碼前面加入： import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import tensorflow ...

　　運行TensorFlow程序會占用過多的顯卡比例，多人共同使用GPU的時候，會造成后面的人無法運行程序。 一、TensorFlow 　　1.預加載比例限制 　　2.自適應 二、Keras 　　1.當使用Keras的情況下，當import keras時 ...

Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的並行操作 方法一 ：使用深度學習工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡並行的時候，也是可以先將聲明的變量放入GPU中（PS:這點我還是不太明白，為什么其他的框架沒有這樣做 ...

２ 方法３ 安裝了tensorflow-gpu,但是train的時候用的還是cpu.用 ...

1.指定GPU運算 如果安裝的是GPU版本，在運行的過程中TensorFlow能夠自動檢測。如果檢測到GPU，TensorFlow會盡可能的利用找到的第一個GPU來執行操作。 如果機器上有超過一個可用的GPU，除了第一個之外的其他的GPU默認是不參與計算的。為了讓TensorFlow使用 ...