GPU利用率为0%可能是由以下几个原因导致的: 缺少GPU支持:首先要确保系统中安装了适当的GPU驱动程序,并且TensorFlow版本与GPU驱动程序兼容。另外,还需要安装CUDA和cuDNN库,以便TensorFlow能够与GPU进行通信和加速计算。可以参考腾讯云的GPU实例来获取更多关于GPU支持的信息。 模型没有使用GPU:在TensorFlow中,默认情况下,...
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tensorflow分为CPU版和GPU版,GPU效率更好,当然,tensorflow只支持NVIDIA显卡,其他的显卡不支持。 工具/原料 windows 7 python3.5(64位) 计算力不小于3.0的NVIDIA显卡 tensorflow版本 1.4.0-GPU CUDA版本 8.0.44 (之前一直出现 ImportError:DLL load failed: 找不到指定的模块。和ImportError: No module named'_pywrap...
Notice: 本方法只是解决问题的一种可能,不一定百分百适用,出现这个问题还有很多其他原因,这个可以作为解决的一种尝试!!! 经过检查发现,是由于激活环境的原因 使用 conda activate env_name激活环境就会出现这种情况 而改换成 source activate env_name
TensorFlow使用GPU训练时CPU占用率100%而GPU占用率很低 在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: fromtensorflow.python.clientimportdevice_libprint(device_lib.list_local_devices())...
TensorFlow使用GPU TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。
CPU利用率查看结果 下图中可以看出,加载数据的实际是12.8s,模型GPU运算时间是0.16s,loss反传和更新时间是0.48s。此时,即使CPU为2349%,但模型的训练速度还是非常慢,而且,GPU大部分是时间是空闲等待状态。 num_workers=0,模型每个阶段运行时间统计 当我将num_workers=1时,出现的时间统计如下,load data time为6.3,数...
训练卡死,GPU利用率为0,但是显存占满 博主,非常感谢你的pse-tensorflow复现,对我的帮助很大。请问一下,为什么我在训练过程中会出现卡死的情况 INFO:root:Step 000000, model loss 0.9816, total loss 1.2604, 1.28 seconds/step, 12.52 examples/second
nvidia-smi..nvidia-smi显示gpu被模型的进程占用,但监控gpu使用率一直为0,tensorflow死活不跑gpu,怎么都跑cpu,有知道为什么的大佬么
@TJCVRS 你是这样现象吗?GPU内存用了4G但是使用率却是0,难怪训练这么慢