1.前提:本机已安装tensorflow-gpu 2.检测: import tensorflow as tf sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 1. 2. 3.目的: 查看日志信息,若包含gpu信息,就是使用了gpu。 其他方法:跑计算量大的代码,通过 nvidia-smi 命令查看gpu的内存使用量 4.返回: CUDA driver version is ...
sudo apt-get install -y nvidia-cuda-toolkit # 安装TensorFlow GPU版本 pip3 install tensorflow-gpu 二、编写简单的TensorFlow代码接下来,我们将编写一个简单的TensorFlow程序来测试GPU性能。以下是一个使用TensorFlow 2.x构建的简单神经网络示例: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models...
代码语言:javascript 复制 apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:tensorflow-gpulabels:app:tensorflow-gpuspec:containers:-name:tensorflow-gpuimage:tensorflow-gpu-test 3 Summary 测试一段 GPU 的代码,将代码放到合适版本的 Tenorflow 官方的 GPU 镜像,然后通过 Kubernetes 运行起来即可,当然其中需要配置好的 nvidia-d...
51CTO博客已为您找到关于tensorflow测试gpu代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及tensorflow测试gpu代码问答内容。更多tensorflow测试gpu代码相关解答可以来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。
最近发现其实完全不需要单独安装cuda和cudnn驱动。直接conda安装cuda和cudnn,就能使用TensorFlow(GPU)/Pytorch(GPU)跑代码。 安装过程方便快捷,占用空间很小,因此特来写篇文章记录一下!!! 相关原理解释见: Nvidia Cudatoolkit vs Conda Cudatoolkitwww.e-learn.cn/topic/3358580 ...
第二步 新电脑配置环境。建议根据电脑的显卡配置anaconda、python和tensorflow-gpu，至于代码适不适合这个...
tensorflow2.x,16xx,20xx的nvidia显卡请运行ten2020.py,A卡rocm gpu平台运行ten20.py。N卡,A卡,I卡tf-directml gpu版本请运行ten2.py keras测试代码和数据集 http://yangwaiyang.com/downloads/ker.py http://yangwaiyang.com/downloads/mnist.npz ...
TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南 TensorFlow2.x目标检测API安装配置步骤详细教程 安装配置完成后,可以使用代码测试了。 一、在Model Zoo下载需要测试的模型,这里选择的SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo...
51CTO博客已为您找到关于gpu和cpu测试代码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gpu和cpu测试代码tensorflow问答内容。更多gpu和cpu测试代码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。