在安装了tensorflow-gpu后,调用keras无法使用gpu进行加速,反而使用CPU训练导致程序运行相对缓慢。 可能原因1:若我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu,使用keras时会默认调用tensorflow,从而无法使用GPU进行训练。 解决方法1:同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu 和 keras; 然后,再安装tensorflow-gpu 和 keras,即可在使用ke...
从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn,解压后进入cuda/lib64路径下,把里面所有文件拷入对应虚拟环境(exp38)的lib中 (6)装tf2.5(不要装tensorflow-gpu==2.4.0rc0,会报错'NoneType' object has no attribute 'TFE_MonitoringDeleteBuckets') pip install tf-nightly-gpu -i http://pypi...
2021-11-21 09:11:17.054353: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1418] Created TensorFlow device (/device:GPU:2 with 3663 MB memory) -> physical GPU (device: 2, name: GeForce RTX 3090, pci bus id: 0000:b1:00.0, compute capability: 8.6) 2021-11-21 09:11:17.055315: ...
从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn,解压后进入cuda/lib64路径下,把里面所有文件拷入对应虚拟环境(exp38)的lib中 (6)装tf2.5(不要装tensorflow-gpu==2.4.0rc0,会报错'NoneType' object has no attribute 'TFE_Mo...
(6)装tf2.5(不要装tensorflow-gpu==2.4.0rc0,会报错'NoneType' object has no attribute 'TFE_MonitoringDeleteBuckets') pip install tf-nightly-gpu -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install tf-nightly -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.dou...
NVIDIA最新的GPU 3090和tensorflow-gpu目前有些不兼容(之后这些问题应该会逐渐消失),试过几个driver版本,cuda版本后,经过各种折腾后终于测试通过。推荐下面的版本: Ubuntu:18.04.5 NVIDIA Driver:470.42.01 CUDA Version:11.4 cudnn Version:cudnn-8.2.2.26 ...
(6)装tf2.5(不要装tensorflow-gpu==2.4.0rc0,会报错'NoneType' object has no attribute 'TFE_MonitoringDeleteBuckets') pipinstalltf-nightly-gpu -ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-host pypi.douban.compipinstalltf-nightly -ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-host pypi.douban.com ...
Tensorflow 2.x目前官方的版本暂时只支持到CUDA 10.1,但是RTX 3090显卡只支持CUDA 11及以上的版本,因此本次实验采用了从源码编译的方法来构建面向CUDA 11的tensorflow. 系统:Ubuntu 20.10 硬件环境:Intel Core i9 10900X, 128GB内存, 两块RTX 3090显卡
3.测试是否使用gpu加速 主要需要确认一下几个步骤: (1)tensorflow能否检测到gpu设备 Import tensor flow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) 如果为true表示tensorflow安装成功,且能检测到gpu设备 (2)跑训练模型查看日志是否加载cudnn的lib64的相关文件,如果没有加载则说明tensorflow版本和cuda版本不匹配 ...
在机器学习的实际应用上,我们使用一个开源的CNN图像数据分类模型来进行基准测试,它采用的是市面上应用广泛的机器学习库——TensorFlow,在搭建好CUDA组件环境后,TensorFlow便可以使用GPU进行加速运算,大显存能为显卡提供更多的计算资源支持,在这里我们把显存可占用空间设置为“全部”,然后以2组batches、32个样本为单位 ,...