今天發現一個怪現象,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: from tensorflow.python.client import device_lib print ...
查看 tensorflow 版本 conda list 例如發現 tensorflow . . tensorflow gpu . . 當兩個版本相同時,默認會使用 cpu 版本 如果同時存在 cpu 和 gpu 版本的 tensorflow,系統默認使用版本高的 tensorflow 如果想要使用 gpu 版本的 tensorflow,只需要將 gpu 版本升級比 cpu 高,即可解決 在運行之前 ...
2019-09-18 17:52 0 3016 推薦指數:
今天發現一個怪現象,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: from tensorflow.python.client import device_lib print ...
2 方法3 安裝了tensorflow-gpu,但是train的時候用的還是cpu.用 ...
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 ...
TensorFlow默認會占用設備上所有的GPU以及每個GPU的所有顯存;如果指定了某塊GPU,也會默認一次性占用該GPU的所有顯存。可以通過以下方式解決: 1 Python代碼中設置環境變量,指定GPU 本文所有代碼在tensorflow 1.12.0中測試通過。 import os ...
一、TensorFlow 設備分配 1、設備分配規則 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when ...
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 ...
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 ...
測試faster-rcnn時,cpu計算速度較慢,調整代碼改為gpu加速運算 將 with tf.Session() as sess: 替換為 之后出現顯存占滿、而GPU利用率為0的情況,經查閱官方文檔得知“在GPU上,tf.Variable操作只支持實數型 ...