GPU Memory Usage占满而GPU-Util却为0的调试 最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型,使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/,运行时报错,打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64), kerns(float32)...
最后在conda命令里激活自己的环境,然后cd 到这两个包的文件夹下,接着pip install ...(文件全名)即可。 回归主题 Volatile-GPU-Util为0,但GPU可用True,在网上搜索相关解决方法,提到指定GPU,在调用程序时在前面指定GPU的使用编号,用下面的语句 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py 但会发现没有“CUDA_VISIBL...
因为只是简单的占用，并没有进行实际的计算，所以gpu-util为0。
tensorflow 多GPU训练时, Memory-Usage占满而GPU-Util为0%的问题,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
问题2:Tensorflow GPU显存占满,而Util为0 解决:代码中添加 import os ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "8" //这里指定GPU8 代码中同时指定了GPU,避免了其他GPU的显存占用。 参考文章:/qq_24306353/article/details/79952266...
keras多gpu训练 2019-12-05 10:21 −使用multi_gpu_model即可。观察了一下GPU的利用率,非常的低,大部分时候都是0,估计在相互等待,同步更新模型; 当然了,使用多GPU最明显的好处是可以使用更大的batch size import tensorflow as tf from keras.applications impo... ...