在tensorflow中,我們可以使用 tf.device() 指定模型運行的具體設備,可以指定運行在GPU還是CUP上,以及哪塊GPU上。 設置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二塊GPU上運行: ConfigProto() 中參數 ...
轉自:https: blog.csdn.net lemon tree article details TensorFlow程序可以通過tf.device函數來指定運行每一個操作的設備,這個設備可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台遠程的服務器。TensorFlow會給每一個可用的設備一個名稱,tf.device函數可以通過設備的名稱來指定執行運算的設備。比如CPU在TensorFlow中的 ...
2018-12-21 10:41 0 1819 推薦指數:
在tensorflow中,我們可以使用 tf.device() 指定模型運行的具體設備,可以指定運行在GPU還是CUP上,以及哪塊GPU上。 設置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二塊GPU上運行: ConfigProto() 中參數 ...
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1. 使用tf.ConfigProto()配置Session運行參數 記錄設備指派情況:tf.ConfigProto(log_device_placement=True) 自動選擇運行設備: tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 限制 ...
確認顯卡驅動正確安裝: CUDA版本和Tensorflow版本有對應關系,TF2.0可以使用CUDA 10.1,安裝TF2.0版本,查看conda 源中的TF : 一定要安裝 gpu的build,指定build安裝方法: 執行命令: 然后來執行python代碼測試TF是否 ...
如何使用GPU運行TensorFlow Jabes關注 2019.12.15 15:17:03字數 635閱讀 5,778 如何使用GPU運行TensorFlow 這里主要考慮 ...
TensorFlow默認會占用設備上所有的GPU以及每個GPU的所有顯存;如果指定了某塊GPU,也會默認一次性占用該GPU的所有顯存。可以通過以下方式解決: 1 Python代碼中設置環境變量,指定GPU 本文所有代碼在tensorflow 1.12.0中測試通過。 import os ...
一、TensorFlow 設備分配 1、設備分配規則 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when ...
測試faster-rcnn時,cpu計算速度較慢,調整代碼改為gpu加速運算 將 with tf.Session() as sess: 替換為 之后出現顯存占滿、而GPU利用率為0的情況,經查閱官方文檔得知“在GPU上,tf.Variable操作只支持實數型 ...