如果使用多GPU訓練模型，推薦使用內置fit方法，較為方便，僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中：修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注：以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》： https ...

安裝參考：https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/102869208 這是GPU版本；若用CPU版本可參考博主的另一篇。 安裝完畢后馬上使用是沒問題的，如博主一樣： 但是當我將這個tensorflow-2.0-gpu ...

深度學習的訓練過程常常非常耗時，一個模型訓練幾個小時是家常便飯，訓練幾天也是常有的事情，有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分，一部分來自數據准備，另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時，我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...

一、問題源起 從以下的異常堆棧可以看到是BLAS程序集初始化失敗，可以看到是執行MatMul的時候發生的異常，基本可以斷定可能數據集太大導致memory不夠用了。 二、開發環境 三、Tensorflow針對GPU內存的分配策略 By default, TensorFlow ...

使用tensorflow，如果不加設置，即使是很小的模型也會占用整塊GPU，造成資源浪費。 所以我們需要設置，使程序按需使用GPU。 具體設置方法： 說明：使用jupyter notebook,如果沒有上述設置，整個 ...

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 ...