查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一種方法,直接輸出日志法(推薦) 第二種方法,跑計算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情況 ...
https: blog.csdn.net qq article details 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 nvidia smi 功能:設定刷新時間 秒 顯示GPU使用情況 其中左上側有 的編號,表示GPU的編號,在后面指定GPU時需要使用這個編號。 ...
2019-06-26 08:18 0 1229 推薦指數:
查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一種方法,直接輸出日志法(推薦) 第二種方法,跑計算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情況 ...
使用conda創建一個新的虛擬環境 輸入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 創建一個python版本為3.6的名字是intellige ...
我們在剛使用tensorflow的過程中,會遇到這個問題,通常我們有多個gpu,但是 在通過nvidia-smi查看的時候,一般多個gpu的資源都被占滿,但是只有一個gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)會被占滿。實際上我們只有一個在跑 ...
一、安裝cuda 具體安裝過程見我的另一篇博客,ubuntu16.04下安裝配置深度學習環境 二、安裝tensorflow 1.具體安裝過程官網其實寫的比較詳細,總結一下的話可以分為兩種:安裝release版本和源碼編譯安裝。因為源碼編譯安裝比較繁瑣,且需要安裝谷歌自己的編譯器bazel ...
://tensorflow.google.cn/install/source#linux 二、根據對應的版本安裝T ...
這里面有很多坑,最大的坑是發現各方面都裝好了結果報錯 Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,這是由於最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1編譯。這個問題 ...
XShell連接服務器以及操作,服務器每個節點上都安裝了Ubuntu 16.04 LTS操作系統 使用XFt ...
最近剛剛開始接觸深度學習,感覺需要用一下博客記錄一下平時遇見的坑和解決方案。 最近從網上下載了一個代碼是keras+tensorflow的,第一次運行python代碼有點激動,中間遇見了一些坑,記錄一下解決方案。 最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。比如會有 ...