默認開啟Tensorflow的session之后,就會占用幾乎所有的顯存,進行如下設置即可: 指定GPU編號: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在腳本或者命令行中指定 export ...
tensorflow ConfigProto tf.ConfigProto一般用在創建session的時候。用來對session進行參數配置 控制GPU資源使用率 控制使用哪塊GPU 轉自:https: blog.csdn.net u article details ...
2019-05-30 09:41 0 742 推薦指數:
默認開啟Tensorflow的session之后,就會占用幾乎所有的顯存,進行如下設置即可: 指定GPU編號: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在腳本或者命令行中指定 export ...
tensorflow在訓練時默認占用所有GPU的顯存。 可以通過以下方式解決該問題: 1、在構造tf.Session()時候通過傳遞tf.GPUOptions作為可選配置參數的一部分來顯式地指定需要分配的顯存比例,如下所示 ...
指定GPU 如果要在python代碼中設置使用的GPU(如使用pycharm進行調試時),可以使用下面的代碼 制定顯存 定量設置顯存 默認tensorflow是使用GPU盡可能多的顯存。可以通過下面的方式,來設置使用的GPU顯存: 按需設置顯存 ...
摘自:https://blog.csdn.net/byron123456sfsfsfa/article/details/79811286 1. 在使用GPU版的TensorFlow跑程序的時候,如果不特殊寫代碼注明,程序默認是占用所有主機上的GPU,但計算過程中只會用其中一塊。也就是你看着所有 ...
0 序·簡介 在使用Ubuntu或者Windows執行一些復雜數據運算時,需要關注下CPU、GPU以及內存占用量,如果數據運算超出了負荷,會產生難以預測的錯誤。本文將演示如何用簡單地方式,實時監控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及內存占用量,教會大家如何實時監控電腦狀態 ...
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 ...
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 其中左上側 ...
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 ...