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 ...
python . 無法使用tensorflow gpu 環境名稱 test 在控制台里進入環境 conda activate test 使用python python 查看gpu能否使用 print tf.config.list physical devices GPU cuda版本查看 nvcc V . . 判斷是否使用了gpu: 推薦的方法是檢查TensorFlow是否使用GPU如下: 輸出: ...
2021-06-25 22:59 0 200 推薦指數:
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 ...
持續監控GPU使用情況命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一、指定使用某個顯卡如果機器中有多塊GPU,tensorflow會默認吃掉所有能用的顯存, 如果實驗室多人公用一台服務器,希望指定使用特定某塊GPU。可以在文件開頭加入如下代碼: import ...
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 ...