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 ...
.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使用這些GPU,必須將OP明確指派給他們執行。with......device語句能夠用來指派特定的CPU或者GPU ...
2019-05-25 23:05 2 10060 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 ...
TensorFlow指定GPU/CPU進行訓練和輸出devices信息 1.在tensorflow代碼中指定GPU/CPU進行訓練 2.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 ...
目錄: 一、問題解決 二、擴展內容 一、問題解決 在sess.run()這行命令前面,加上如下內容: sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto ...
2 方法3 安裝了tensorflow-gpu,但是train的時候用的還是cpu.用 ...
1.tensorflow與tensorflow-cpu、tensorflow-gpu區別 tensorflow是目前機器學習主流框架之一,安裝時偶爾會遇到一些問題。tensorflow目前分為tensorflow1.x與tensorflow2.x版本,區別很大,這里不做解釋。下面是參考網上 ...
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 ...
本文實驗環境為Python3.7, TensorFlow-gpu=1.14, CPU為i7-9700k,鎖頻4.9Ghz, GPU為2060super顯卡 ========================== 機器學習按照不同的分類標准可以有不同的分類方式 ...