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。
在TensorFlow中使用GPU,主要有以下优势: 加速计算:GPU的并行计算能力远超CPU,因此使用GPU可以大大加速深度学习模型的训练。 节省资源:在CPU和GPU之间,GPU的功耗要低得多。在训练大规模深度学习模型时,使用GPU可以显著减少能源消耗和冷却需求。 提高效率:由于GPU的并行处理能力,使用GPU可以显著提高深度学习模型的训练速度。
GPU内存增长:通过设置tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)来允许TensorFlow在需要时动态分配GPU内存,而不是一开始就占用所有可用内存。 五、结论 通过合理配置TensorFlow环境,编写高效的并行代码,并应用一系列性能优化技巧,我们可以充分利用多GPU的优势,显著提升深度学习任务的执行效率。无论是在数据处理...
奇怪的是,使用CPU训练时并不需要修改这里的维度。可能是Keras与TensorFlow的版本与现在不同? 修改后进行训练,结果如下: 迭代训练5次,每次消耗实践为8s、6s、6s、6s、5s,加上最后一步的1s,总共耗时32s,比CPU耗时减少约50%,GPU加速成功了。 系统性能如下。可见,CPU占用仅42%;独显使用率一般在7%、8%,有时会突然...
在TensorFlow中使用GPU加速可以通过以下步骤来实现:1. 安装CUDA和cuDNN:首先需要在计算机上安装CUDA和cuDNN,这两个软件包可以帮助TensorFlow与GPU进行交互,...
最近准备尝试跑一跑 TensorFlow GPU 训练模型,平时开发用的 MBP,无赖显卡是 AMD 只支持 CPU 训练,但恰有闲置 Win10 笔记本电脑一台显卡 NVIDIA 支持 CUDA® 。 Tensorflow GPU 训练加速需要支持 CUDA® 的 GPU 显卡,这里提到的 CUDA 指的是,是 NVIDIA 研发的一种并行计算平台和编程模型,它可以通过利用 GPU...
采用4-GPU的TensorFlow可以加快训练速度。TensorFlow是一个开源的机器学习框架,它支持分布式训练,可以利用多个GPU同时进行模型训练,从而加快训练速度。 使用多个GPU进行训练的好处是可以并行处理更多的数据,加快模型的训练速度。通过将训练数据分成多个批次,每个批次分配给不同的GPU进行处理,可以同时进行多个批次的计算,从而提...
importtensorflowastfprint(tf.config.list_physical_devices("GPU")) 如下图所示。 运行上述代码后,如果出现如下图所示的输出结果,就表明程序可以找到电脑中的GPU,即前述全部配置工作是没有问题的;大家就可以开始撰写机器学习的各类代码,并用GPU加速运行了。