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 ...
https: developer.nvidia.com compute cuda . Prod local installers cuda . . . win 昨天把GPU版本的tf . 安裝成功之后,現在所有的代碼運行居然都在gpu上跑了,並且在對gpu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呢首先若不加任何配置情況下,是默認使用 ...
2020-10-19 20:54 0 998 推薦指數:
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 ...
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 ...
關於多gpu訓練,tf並沒有給太多的學習資料,比較官方的只有:tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py 但代碼比較簡單,只是針對cifar做了數據並行的多gpu訓練,利用到的layer ...
2 方法3 安裝了tensorflow-gpu,但是train的時候用的還是cpu.用 ...
首先,導入os,再按照PCI_BUS_ID順序,從0開始排列GPU, 然后就可以選擇用哪一個或者那幾個GPU運行: 用0號GPU,即'/gpu:0'運行; 用0號和1號設備,即'/gpu:0'、'/gpu:1'運行; 用7號設備 ...
1.導入模型 目前看使用模型: Import model Currently, seven models are supported Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 ...
我們在以下 64 位系統上測試過 TensorFlow 並且這些系統支持 TensorFlow: Python 3.5–3.8 Ubuntu 16.04 或更高版本 Windows 7 或更高版本(含 C++ 可再發行軟件包) 使用 Python 的 pip 軟件包管理器安裝 ...
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 ...