TensorFlow默认会占用设备上所有GPU以及每个GPU的所有显存。 可通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制需要使用哪几块GPU TensorFlow也支持动态分配GPU的显存,使得一块GPU上可以同时运行多个任务 ## 终端中: # 只使用第二块GPU。在demo_code.py中,机器上第二块GPU的名称变为/gpu:0, # 不过在运行是所有/gpu:...
print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) # GPU True 1. 2. tf.device Tensorflow 通过 tf.device 指定每个操作运行的设备,可以指定本地的 CPU、GPU,还可以指定远程服务器; Tensorflow 会给每个本地设备一个名称,如 /cpu:0,即使电脑有多块 CPU ,tf 不会做区分,统一叫 /cpu:0,而 如果有多块 GPU,...
代码语言:javascript 复制 pip install--user"tensorflow<2.11" 前面我们提到,当时虽然已经配置完毕了新版tensorflow库,但是如果运行代码,还是会出现如下图所示的提示信息,即我们还没有配置好GPU运行的环境。 其中,如果大家的电脑上是没有GPU,或者就不需要用GPU加以计算,那就不用管这个问题,直接开始编写...
测试faster-rcnn时,cpu计算速度较慢,调整代码改为gpu加速运算 将with tf.Session() as sess:替换为 1gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)2with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options,log_device_placement=True),graph=detection_graph) as sess:3with tf....
打开pycharm,在里面输入如下测试代码:(前提是已经安装了相应版本tensorflow_gpu,这里给出1.4.0安装方法:在cmd中输入pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletensorflow-gpu==1.4.0) importctypesimportimpimportsysdefmain():try:importtensorflowastfprint("TensorFlow successfully installed.")iftf....
如果您在安装过程中选择了合适的CUDA和cuDNN版本,并且您的GPU支持Tensorflow(GPU版),那么您应该能够在Ubuntu上顺利运行Tensorflow。您可以通过以下代码检查Tensorflow是否成功检测到您的GPU: import tensorflow as tf print(tf.test.gpu_device_name()) 如果输出了您的GPU名称,说明Tensorflow成功地检测到了您的GPU。如果...
TensorFlow通过CUDA和cuDNN库支持GPU,启用GPU只需简单代码。GPU加速能减少训练时间,使训练更大、更复杂的模型成为可能,但也需注意成本、内存限制和编程复杂性。随着技术发展,GPU将继续在深度学习中发挥关键作用,而更高效的硬件解决方案也将备受期待。 深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,已经在图像识别、自然语言...
安装TensorFlow GPU版本:TensorFlow提供了支持GPU的版本,可以直接安装使用。 编写代码:在代码中设置计算设备为GPU。可以使用tf.device进行设置。例如:with tf.device('/GPU:0'): 运行程序:运行TensorFlow程序时,会默认使用GPU作为计算设备。四、注意事项 在安装CUDA和cuDNN时,需要注意与自己的GPU硬件和操作系统相匹配。