...对于GPU分配,有32个进程,4个GPU,每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。...但内存有限,所以必须手动进行非常严格的优化......训练由主进程完成,需要大量内存,因此为他分配了几乎一整个GPU。...要限制内存,可以使用per_process_gpu_memory_fraction或gpu_options.allow_growth
通过tf.run_context.get_device_name可以查看当前TensorFlow运行配置中的设备名称。 print("Device name:", tf.test.is_gpu_available()) 输出的是你当前可用的GPU的名字。如果你看不到任何输出,这可能意味着TensorFlow没有正确地识别你的GPU。 以上就是在TensorFlow中查看GPU信息的一些常用方法。通过这些方法,你可以...
但这种方法限制了用户可见的GPU数量,比如你的其他程序在你的目录里无法选择别的GPU; 你的程序也没法使用multiple GPUs。 收集空闲GPU,按需分配指定数量 import GPUtil import os # 空闲GPU收集 g_c = 3 deviceIDs = GPUtil.getAvailable(order = 'first', limit = 8, maxLoad = 0.01, maxMemory = 0.01, in...
importtensorflowastfimportGPUtil# 获取可用的GPU数量gpus=GPUtil.getGPUs()num_gpus=len(gpus)# 输出可用的GPU数量print(f"可用的GPU数量:{num_gpus}")# 遍历所有可用GPU并输出相关信息forgpuingpus:print(f"GPU ID:{gpu.id}")print(f"显卡名称:{gpu.name}")print(f"显存总量:{gpu.memoryTotal}MB")prin...
在TensorFlow 1.7.0中如何启用GPU加速? TensorFlow 1.7.0对CUDA和cuDNN有什么版本要求? TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow支持在GPU上进行加速计算,以提高训练和推理的性能。 在TensorFlow中使用GPU加速需要安装适当的GPU驱动和CU...
gpus=tf.config.list_physical_devices('GPU')# 检查GPU设备列表forgpuingpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)# 开启内存增长。此选项会尝试根据运行时分配的需求分配尽可能充足的GPU内存tf.config.set_visible_devices(gpus[0],'GPU')# 使用第一个GPU ...
return get_default_graph().device(device_name_or_function) 在我们的训练脚本中使用with语句就可以指定接下来的操作在某个GPU上进行。 with tf.device('/gpu:2'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') ...
return get_default_graph().device(device_name_or_function) 在我们的训练脚本中使用with语句就可以指定接下来的操作在某个GPU上进行。 with tf.device('/gpu:2'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') ...
在 NVIDIA GTX 1080 GPU 上,时间/周期约为 38 秒。 为了确定模型的准确率,按以下方法使用evaluate方法。 请注意,测试集用于此评估: score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1]) 我们还可以对测试图像进行随机采样,并使用...
ngc batch run --name "My-1-GPU-tensorflow-job" --instance dgxa100.80g.1.norm --commandline "sleep infinity" --result /results --image "nvidia/tensorflow:23.03-tf1-py3" The TensorFlow container includes JupyterLab in it and can be invoked as part of the job command for easy access to...