for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 1 2 3 第三种:限制使用的gpu,并且限制使用的内存大小。 通过 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 选项并传入 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration 实例,设置TensorFlow固定消耗 GPU:0 的1GB显存 gpu...
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备,这个设备可是是本地的GPU或CPU,也可以是一台远程的服务器。 在默认情况下,就算及其有多个CPU,TensorFlow也不会区分他们,所有的CPU都使用/cpu:0为名称。 一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU的名称为/gpu:n。 在生成会话(session)...
1 # 在开启对话session前,先创建一个 tf.ConfigProto() 实例对象 2 # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU 3 gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 4 5 # 运行时需要多少再给多少 6 gpuConfig.gpu_options.allow_growth =True 7 8 # 把你的配置部署到...
Tensorflow Object Detection API使用Protobuf对模型和参数进行管理,在使用框架前必须下载编译Protobuf库,库文件都放在object_detection/protos文件夹下。建议使用3.0版本以上的Protobuf。 安装Protobuf,在Tensorflow2.8虚拟环境中运行命令 conda install -c anaconda protobuf 1. 进入models/research/目录下,运行编译命令如下...
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()这也是一种检验GPU是否可用的方法，但是如下图...
[1]用GPU进行TensorFlow计算加速 [2]tensorflow gpu使用说明 [3]tensorflow(GPU)使用 [4]TensorFlow使用GPU 搭建环境 [1]【Linux】tensorflow GPU版本的正确配置过程很好,方法对的 [2]Linux+Anaconda+tensorflow-gpu环境配置很好,方法对的 [3]Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 ...
近期帮朋友使用tensorflow训练了一套模型,使用的是tensorflow。 因为素材比较大的问题,所以这里特地的使用了gpu训练,也是做了一些自己没做过的东西。 1.安装环境 电脑环境:windows10 python版本: 3.7.0 gpu配置: NVDIA GeForce GTX 750 2.安装过程 首先呢,创建一个虚拟环境,我这边使用的是anaconda ...
于是重装了一下tensorflow-gpu,把遇到的坑与使用时的一点点坑列在这里。当然,主要参考还是tensorflow gpu安装教程,希望大家在使用时能少走一点弯路,直接用pytorch(手动狗头) 创建虚拟环境 一般安装tensorflow-gpu时为了避免安装包的不兼容,需要把之前安装的所有关于tensorflow的包全部卸掉。但为了以后编程的方便,个人建议...
TensorFlow是一个流行的机器学习框架,可以用于训练和部署深度学习模型。使用多个GPU可以加快训练速度,提高模型的性能。下面是如何让TensorFlow使用多路GPU的步骤: 确保你的机器上有多个GPU,并且已经正确安装了CUDA和cuDNN。这些是GPU加速计算所必需的软件库。