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 ...
TensorFlow指定GPU CPU進行訓練和輸出devices信息 .在tensorflow代碼中指定GPU CPU進行訓練 .輸出devices的信息 在指定devices的時候往往不知道具體的設備信息,這時可用下面的代碼查看對應的信息 進入Python環境 輸出以下信息: 找到對應devices的name,復制雙引號下的名字,替換第 的代碼中的單引號的內容,就可以指定對應的設備進行訓練了。 ...
2019-05-23 20:15 0 4496 推薦指數:
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 ...
tensorflow使用horovod多gpu訓練 要使用Horovod,在程序中添加以下內容。此示例使用TensorFlow。 運行hvd.init() 使用固定服務器GPU,以供此過程使用 ...
/darkknightzh/p/6591923.html 場景: 有一台服務器,服務器上有多塊兒GPU可以 ...
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 ...
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 ...
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 ...
在訓練keras時,發現不使用GPU進行計算,而是采用CPU進行計算,導致計算速度很慢。 用如下代碼可檢測tensorflow的能使用設備情況: 查看是否只有CPU可用,發現不是,有GPU可用,但是為什么GPU利用率極低並且只有一個GPU在使用,另一個GPU利用率為0, 發現 ...
公司或者實驗室當大家都共用一台服務器時,訓練模型的時候如果不指定GPU,往往會沖突。 我們可以先用 查看有多少塊GPU, 然后分兩種方式指定GPU運行。 1、直接在終端運行時加入相關語句實現指定GPU的使用 2、在Python程序中添加 ...