tensorflow gpu 测试代码 文心快码BaiduComate 为了测试TensorFlow是否成功利用GPU进行计算,我们可以编写一个简单的TensorFlow程序,并检查GPU是否被正确使用。以下是一个分步骤的解答: 1. 编写一个简单的TensorFlow程序 首先,我们编写一个简单的TensorFlow程序,用于执行矩阵乘法操作。 python import tensorflow as tf # 创建...
list_physical_devices('GPU') print(gpus) 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...
安装tensorflow-gpu 以python3为例 sudo apt-get install python3-pip python3-dev pip3 install tensorflow-gpu 测试安装 #测试代码,保存到比如test.py import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) #执行 python3 test.py #第一次有...
(tensorflow)C:>pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 假如你想安装某个特定版本的tensorflow,可以输入如下命令,根据自己的喜好,替代那个1.8.0即可: pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu==1.8.0 1. 4)测试是否安装成功 在ANACONDA窗口的tensorflow的环境中,跑一个test.py,...
代码语言:javascript 复制 apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:tensorflow-gpulabels:app:tensorflow-gpuspec:containers:-name:tensorflow-gpuimage:tensorflow-gpu-test 3 Summary 测试一段 GPU 的代码,将代码放到合适版本的 Tenorflow 官方的 GPU 镜像,然后通过 Kubernetes 运行起来即可,当然其中需要配置好的 nvidia-...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch(官网代码,由于网络原因可能会很慢或者出错,不推荐) 到此,gpu版pytorch就安装好了(无需再安装其他包,可以说非常便捷了),下面贴上测试代码。 gpu版pytorch测试代码 import torch
gpu_b= tf.random.normal([n,10])print(gpu_a.device,gpu_b.device)defgpu_run(): with tf.device('/gpu:0'):##矩阵乘法,此操作采用gpu计算c =tf.matmul(gpu_a,gpu_b)returnc##第一次计算需要热身,避免将初始化时间计算在内gpu_time = timeit.timeit(gpu_run,number=10)print('warmup:',gpu_...
之前安装的tensorflow这样安装的pip install tensorflow==1.13.0,现在我换成了pip install tensorflow-gpu==1.15.0. 5. 测试代码 最后对GPU进行一下测试,使用如下代码: #导入相关的库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosimporttimefromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsim...
git clone https://github.com/tensorflow/benchmarks.git 3.运行测试 进入 benchmarks/scripts/ 目录下，运行以下命令：python3 tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=1 --batch_size=32 --model=resnet50 --variable_update=parameter_server 其中，num_gpus 表示使用的 GPU 数量，batch_size 表示每批次的...