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.t...
1. 在 配置好 GPU 的 tf 中,计算优先被分配到 GPU 上; 2. 如果有多块 GPU,tf 也会优先叫计算放到 /gpu:0 上,而其他 GPU 不会被安排任务,如果需要放到其他 GPU,可通过 tf.device 指定 allow_soft_placement 不是所有操作都能在 GPU 上运行; 如在GPU 上用 tf.Variable 创建变量时,只支持实数型(floa...
虽然GPU可以加速TensorFlow的计算,但一般不会把所有操作放到GPU上。比较好的实践是将密集型的运算放到GPU上,其他的操作放在CPU上。GPU是机器中相对独立的资源,将计算放入或转出GPU都需要额外的时间,GPU的将计算时用到的数据从内存复制到GPU上也需要额外的时间。 TensorFlow默认会占用设备上所有GPU以及每个GPU的所有显存。
这将显示系统上所有可用的GPU设备。要检查TensorFlow是否正确地识别了GPU设备,可以运行以下代码: print(tf.test.is_gpu_available()) 如果输出为True,则表示TensorFlow已正确识别GPU设备。现在,我们可以使用TensorFlow在GPU上进行测试。以下是一个简单的示例,演示了如何创建一个简单的神经网络并在GPU上运行它: import t...
查看日志信息:在安装 TensorFlow-GPU 时,您可以查看日志信息以确定是否出现错误或警告。这些日志信息可以帮助您诊断问题并确定是否需要进一步配置或调整设置。总之,要检查 TensorFlow-GPU 是否可用,您需要确保您的计算机上已安装了兼容的 CUDA、GPU 和 TensorFlow 版本,并使用适当的命令和代码进行测试和验证。如果您遇到问...
5.模型gpu加速训练: 代码语言:txt 复制 # 测试tensorflow\_gpu版本加速效果代码 from datetime import datetime import math import time import tensorflow as tf import os #os.environ["CUDA\_DEVICE\_ORDER"] = "PCI\_BUS\_ID" #os.environ["CUDA\_VISIBLE\_DEVICES"] = "-1" batch\_size = 32 num...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 importtensorflowastf tf.test.is_gpu_available() 这也是一种检验GPU是否可用的方法,但是如下图所示,这种方法马上就要被淘汰了,因此建议还是用上面提到的方法来测试。如果出现如下图所示的True字样,就说明配置没有问题。
在AWS g2.8xlarge实例上运行上述代码可以得到以下结果: Device mapping: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:03.0 /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:1 -> device: 1, name: GRID K520, pci bus id: 0000:00:04.0 ...