在TensorFlow中切换CPU和GPU设备,可以通过配置TensorFlow来指定使用哪个设备。以下是详细的步骤和代码示例: 1. 检查TensorFlow是否正确安装,并确认其版本支持GPU 首先,确保你已经安装了TensorFlow。如果你想要使用GPU,确保安装了支持GPU的TensorFlow版本。你可以通过以下命令来安装支持GPU的TensorFlow: bash pip install tensorf...
import tensorflow as tf with tf.device('GPU'): # 在这里执行GPU相关的操作 在GPU和CPU之间切换执行:如果你想在GPU和CPU之间切换执行,可以使用tf.config.experimental.set_memory_growth方法来动态分配GPU内存,并使用tf.config.set_visible_devices方法来切换设备。以下是一个示例代码: 代码语言:txt ...
conda create -n tensorflow_gpu python=3.6 中间会让我们确认一下,输入个y回车就好了。安装好后会给我们提示用activate,和deactivate进行环境的切换。 我们先切换到创建好的环境中: activate tensorflow_gpu 现在,基本环境已经配置好了,我们要安装一些重要的Python科学运算库,Anaconda已经为我们准备好的一系列常用的Pyth...
1.tensorflow-gpu的安装 首先我们需要操作的第一步是安装tensorflow-gpu 第一种方法 直接打开终端,输入pip install tensorflow-gpu系统会默认下载最新版本的tensorflow-gpu 在这里也可以直接输入pip install tensorflow-gpu==所需版本(如1.14.0),但在这里不建议这么做。 首先我们不知道你的python版本所对应的tensorflow的...
我们在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。1import tensorflow as tf2print(tf.config.list_physical_devices("GPU")) 运行上述代码，如果得到如下图所示的一个空列表[]，则表示当前tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的，我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库，自然是...
在tensorflow 1.X 和独立 keras 2.X 中,我曾经在 GPU 训练和 CPU 上运行推理之间切换(由于某些原因,我的 RNN 模型更快)以下片段: keras.backend.clear_session() def set_session(gpus: int = 0): num_cores = cpu_count() config = tf.ConfigProto( intra_op_parallelism_threads=num_cores, inter_op...
tensorflow2.0 实现gpu和cpu切换 昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了, 并且在对gpu使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了 怎么样才能随心所欲的指定代码是在cpu还是gpu呢 首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的,...
K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"#The GPU id to use, usually either "0" or "1"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="0"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="-1"为使用CPU...
【python】Keras、Tensorflow 如何切换 GPU 和 CPU(强制使用CPU) 在代码的开头,所有 import 之前,加入下面两行代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu,不注释就是使用gpu。
本节内容基于Windows 10搭建TensorFlow开发环境,分别部署tensorflow-cpu和tensorflow-gpu两个模式下的虚拟开发环境。 1、安装Anaconda 基于Windows系统的Anaconda安装包,可从Anaconda官网和清华大学软件镜像站下载。下载时需要注意选择与操作系统和Python版本适配的安装包,tensorflow2.6版本支持Python3.6~Python3.9。