2.安装gpu版本的tensorflow ** gpu版本安装起来很麻烦,CUDA和cuDNN,Anaconda,tensorflow-gpu的版本号要相应对应起来。 我安装成功的版本号有:vs2017,cuda9.2,cudnn7(支持9.2的windows版本),tensorflow_gpu 1.8(tensorflow_gpu-1.8.0-cp36), Anaconda3 (0)下载安装vs2017 (1)下载并安装CUDA和cuDNN (2)下载并安...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA...
在终端设备上实现语音识别：ARM开源了TensorFlow预训练模型
选择GPU: importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='/gpu:0' 查看当前设备使用的是CPU还是GPU: fromtensorflow.python.clientimportdevice_lib print(device_lib.list_local_devices()) CUDA_VISIBLE_DEVICES 使用指定的GPU组 在一机器多卡的机器中,我们可以指定使用某几台GPU,而剩下的GPU在程序中不会被使...
安装tensorflow-gpu及配套模块 CPU与GPU实测比较(矩阵运算、cifar-10训练) 遇到挺多坑的,最麻烦的地方就是以下三个: 首先,要明确好工作路径、安装好虚拟环境,保证与现有的anaconda不冲突,后续就一点难度没有 其次,安装tensorflow-gpu过程中的各种问题(实质是tensorflow-gpu与CUDA、cuDNN的配套关系问题) ...
因此，在这篇文章中，我们就介绍一下在Anaconda环境中，配置tensorflow库的详细方法；此外，这里需要注意，在较新版本的tensorflow库（版本大于1.5 ，但对于Windows用户而言，版本还不能高于2.10）中，已经同时支持CPU、GPU训练，不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 首先，和Anaconda环境配置其他...
在上一篇文章疯狂学习GIS：Anaconda安装CPU、GPU通用的tensorflow库中，我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版...
TensorFlow使用GPU训练时CPU占用率100%而GPU占用率很低 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：from tensorflow.python.client import device_lib print(...
在深度学习模型训练过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多问题,比如,GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。