要检查TensorFlow是否正确地识别了GPU设备,可以运行以下代码: print(tf.test.is_gpu_available()) 如果输出为True,则表示TensorFlow已正确识别GPU设备。现在,我们可以使用TensorFlow在GPU上进行测试。以下是一个简单的示例,演示了如何创建一个简单的神经网络并在GPU上运行它: import tensorflow as tf # 创建一个简单的...
51CTO博客已为您找到关于测试gpu版本tensorflow的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及测试gpu版本tensorflow问答内容。更多测试gpu版本tensorflow相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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importtensorflow as tfimporttimeit physical_gpus= tf.config.list_physical_devices("GPU")#获得本地GPU列表physical_cpus = tf.config.list_physical_devices("CPU")#获得本地CPU列表print(f"GPU:{physical_gpus}")print(f"CPU:{physical_cpus}")print("GPU个数:", len(physical_gpus))print("CPU个数:"...
2.测试tensorflow gpu性能: 2.1 import tensorflow as tf import timeit # 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal([100000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b) ...
TensorFlow 1.10 and 1.4 Docker 18.06.1-ce NVIDIA-Docker 2.0.3 NVIDIA NGC container registry Container image: nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.09-py3 for "Big LSTM" Container image: nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py2 linked with NCCL and CUDA 9.0 for milti-GPU "CNN" ...
测试环境 创建虚拟环境 安装CUDA(9.0)、cuDNN(v7.1) 安装tensorflow-gpu及配套模块 CPU与GPU实测比较(矩阵运算、cifar-10的CNN) 常见问题 (不想看废话的,直接拖到最后看结果 ) 更新于5月24日0:35,增加了当时cifar10的代码和数据,见文末链接. 引言 ...
pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.6.0Tensorflow的配置代码块如下 Tensorflow的配置代码 importtensorflowastf#Helperlibrariesimportnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromtimeimporttime mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=...
首先是可用: importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available()) 就算你没有cudnn,这个代码也是可以运行的 其次是可训练: from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimporttensorflowastfimportos os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"fromtensorflow.keras.layersimportDen...