for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 1 2 3 第三种:限制使用的gpu,并且限制使用的内存大小。 通过 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 选项并传入 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration 实例,设置TensorFlow固定消耗 GPU:0 的1GB显存 gpu...
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:0的运算将被放在第二块GPU上。 CUDA_VISIBLE_DEVICES = ...
1 # 在开启对话session前,先创建一个 tf.ConfigProto() 实例对象 2 # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU 3 gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 4 5 # 运行时需要多少再给多少 6 gpuConfig.gpu_options.allow_growth =True 7 8 # 把你的配置部署到...
直接点开tensorflow-gpu的官网,在历史版本中找符合自己python版本的tensorflow-gpu https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#history例如 在这里如果是python3.7版本的同学,建议下载tensorflow-gpu1.14.0版本的,因为该版本对tensorflow1.0和2.0版本代码内容均有兼容,对构建神经模型的容错性高。如果是python3.5,3,。6的...
首先呢,创建一个虚拟环境,我这边使用的是anaconda #创建虚拟环境 conda create -n tensorflowEnv python=3.7.0 # 进入虚拟环境 activate tensorflowEnv # 安装 tensorflow-directml-plugin 这是一个windows平台使用的Gpu插件 pip install tensorflow-directml-plugin -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
1 系统版本要求 如果需要用本文所述的GPU环境配置方法，需要保证Windows操作系统的版本在19044及以上；如果...
使用pip安装TensorFlow GPU版本。例如: bash pip install tensorflow-gpu 请确保安装的TensorFlow GPU版本与CUDA和cuDNN版本兼容。 在TensorFlow代码中指定使用GPU设备: 在TensorFlow代码中,你可以使用tf.config.experimental.set_visible_devices或tf.device函数来指定操作在GPU上运行。例如: python import tensorflow as...
[1]用GPU进行TensorFlow计算加速 [2]tensorflow gpu使用说明 [3]tensorflow(GPU)使用 [4]TensorFlow使用GPU 搭建环境 [1]【Linux】tensorflow GPU版本的正确配置过程很好,方法对的 [2]Linux+Anaconda+tensorflow-gpu环境配置很好,方法对的 [3]Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 ...
安装tensorflow-gpu 打开anaconda prompt conda activate env_name 然后使用命令 pip install tensorflow-gpu==x.x 如果下载速度太慢还可以使用清华源 pip install tensorflow-gpu==x.x -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装好之后使用 python import tensorflow as tf tf.config.experimental.list_phy...