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 ...
有些服務器上可能安裝了多塊GPU供大家共同使用,為了不產生沖突,有時需要按情況指定自己的程序具體在哪些GPU上運行。 注意:本文主要參考了https: blog.csdn.net qq article details ,我這里主要是記錄一下,以后自己再用到的時候方便查找 下面是實驗室GPU的情況: 下面是具體的方法: .在python代碼中通過CUDA VISIBLE DEVICES來指定 比如, ...
2019-05-10 11:05 0 2932 推薦指數:
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 ...
一、命令行運行python程序時 1、首先查看哪些GPU空閑,nvidia-smi顯示當前GPU使用情況。 nvidia-smi 2、然后指定空閑的GPU運行python程序。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py ...
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 ...
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 ...
ubuntu16.04默認安裝了python2.7和python3.5 。本教程使用python3.5 第一步:將ubuntu16.04默認的python2修改成默認使用python3 ...
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 ...
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 ...
有不少的企業,提供給員工使用的電腦登錄帳號都是標准用戶權限,不提供管理員的權限,這是為了防止使用過高的權限導致系統出現各種問題,降低維護和管理的成本。但有一些軟件,尤其是部分國內軟件,非常的喜歡管理員權限,如果不是使用管理員用戶登錄,就不給你運行。如果使用一些軟件,包括一些軟件安裝程序,需要 ...