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...
from object_detection.utils import visualization_utils as viz_utils tf.get_logger().setLevel('ERROR') # Suppress TensorFlow logging (2) # Enable GPU dynamic memory allocation gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gp...
tf.get_logger().setLevel('ERROR')# Suppress TensorFlowlogging(2)# EnableGPUdynamic memory allocation gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')forgpuingpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)model_dir="./model"label_path='./model/mscoco_label_map.pbtxt'path_saved_...
1.1.3 测试TF2.0 CPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2C python运行) 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf version=tf.__version__ gpu_ok=tf.test.is_gpu_available()print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu...
with tf.device('/gpu:0'):##矩阵乘法,此操作采用gpu计算c =tf.matmul(gpu_a,gpu_b)returnc##第一次计算需要热身,避免将初始化时间计算在内gpu_time = timeit.timeit(gpu_run,number=10)print('warmup:',gpu_time)##正式计算10次,取平均值gpu_time = timeit.timeit(gpu_run,number=10)print('run_...
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.layersimportDense,Flatten,Co...
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 ...
Tensorflow 2.x目前官方的版本暂时只支持到CUDA 10.1,但是RTX 3090显卡只支持CUDA 11及以上的版本,而tensorflow正式版还无法支持cuda11。为了让大家省点事,把踩过的坑写下来。 OS: Windows10 GPU: NVIDIA GTX3090 python:3.7 3.8均可 可用anaconda安装
要检测安装的TensorFlow是否成功调用了GPU,我们可以进行以下步骤: 检查GPU设备的可用性:在安装TensorFlow后,我们可以通过运行nvidia-smi命令来检查GPU设备的状态。这个命令会列出所有可用的GPU设备及其状态。 创建TensorFlow会话:在Python环境下,我们可以使用tf.Session()函数创建一个TensorFlow会话(注意:在TensorFlow 2.x中,...
1.1.3 测试TF2.0 CPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2C python运行) importtensorflowastf version = tf.__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是cpu版本,所以gpu 为Fa...