其它环节与通过Anaconda环境配置方式一样,就是在安装TensorFlow时不直接使用pip install --upgrade --ignore-installedtensorflow-gpu命令,而是根据需求选择TensorFlow版本安装。 1.执行命令anacondasearch -tcondatensorflow,会显示出目前可供选择的tensorflow版本,按平台选择 ...
运行TensorFlow无法打开libcuda.so.1 在终端激活TensorFlow后,进入Python,import tensorflow报错,没有libcuda.so.1,可能是装其他东西误把CUDA相关文件弄没了,具体过程没有,以下是参考过的方案。 问题应该是显卡驱动需要更新,按第一个链接更新 解决方案:Tensorflow cannot open libcuda.so.1 然后libcuda.so.1有了,又...
importos#建议使用这种方式importtensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2"#python 的方式指定GPU idfromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_session # 如果不是使用Kears的话,可以不用写这句话 config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction= 0.3#指定GPU ...
importos#建议使用这种方式importtensorflow as tf os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2"#python 的方式指定GPU idfromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_session # 如果不是使用Kears的话,可以不用写这句话 config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction= 0.3#指定GPU ...
Saduf2019mentioned this issueJan 7, 2021 Tensorflow 2.4 not showing available GPU even after successful cuda and cudnn installation#46233 Closed Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment...
I am running my notebook on a STANDARD_NC4AS_T4_V3 compute instance, which does have a GPU (also confirmed by running thenvidia-smicommand in the terminal, showing CUDA version 11.4). I am using the vanillaPython 3.8 - Pytorch and Tensorflowenvironment that comes with the compute insta...
metric=True, run_id='cnn_mnist_') duration= time.time) - start print'Training Duration%.3f sec' % duration)) cuda.selectdevice(0) cuda.close() Binary file addedBIN +29.8 MB tensorflowmacos-gpu-r1.8-src.zip Binary file not shown Binary file addedBIN +6 KB tools...
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做) with tf.device("/gpu:%d"%i): ...
Linux下周期性查看GPU状态 NVIDIA自带了nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况 了解一下watch命令 $ whatis watch watch (1) - execute a program periodically, showing output fullscreen 作用:周期性执行某一命令,并将输出显示. watch的基本语法是: watch [options] command 最常用的参数是 -n, 后面指定是每多少秒...
显存占用和GPU占用是两个不一样的东西,显卡是由GPU和显存等组成的,显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。我跑caffe代码的时候显存占得少,GPU占得多,师弟跑TensorFlow代码的时候,显存占得多,GPU占得少。 背景 qgzang@ustc:~$ nvidia-smi -h