"/device:GPU:0":机器的 GPU(如果有一个)。 "/device:GPU:1":机器的第二个 GPU(以此类推)。 如果TensorFlow 指令中兼有 CPU 和 GPU 实现,当该指令分配到设备时,GPU 设备有优先权。例如,如果matmul同时存在 CPU 和 GPU 核函数,在同时有cpu:0和gpu:0设备的系统中,gpu:0会被选来运行matmul。 记录设备...
6.8 键入conda activate tensorflow-gpu如下图所示。 6.9 先升级pip到最新版,防止稍后安装出现错误,输入指令python -m pip install --upgrade pip。 6.10 安装 TensorFlow ,键入pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==1.9,这里的1.9是因为我的电脑适配的是1.9版...
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU。 后来google了一下,发现gpu版本和cpu版本是不能同时安装的 于是按照以下指令,卸载下面的
如下输入指令安装tensorflow2.4.0 Copy pip install tensorflow==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 之后执行测试程序,在某一个目录下新建一个test.py文件,并在GPU环境目录下输入python test.py。其中内容如下,输出GPUTrue则安装正常,test.py代码如下 Copy importtensorflow astfversion=tf.__ve...
问题1:虽然配置了cuad和cudnn 以及tensorflow-gpu,但是仍不能调用GPU计算,只能用CPU龟速跑。遇到这个情况可以在CMD命令行下进入Python环境并输入如下两行测试指令。 import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) 正常情况下将并输出如下的结果。。结果的最后应当是True。如果异常这里会是False。
然后使用pip指令安装gpu版本的tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.3.0 测试GPU是否可用 现在在命令行中测试一下GPU是否可用,首先输入python进入python的解释器中 输入下面两条指令,如果输出为True则表示GPU可以使用 importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available()) ...
(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 4)测试是否安装成功 ...
查看tensorflow是否支持GPU,以及测试程序 # Pythonimporttensorflowtf hellotf.constant('Hello, TensorFlow!')sess=tfSessionprintsesshello) 是否支持GPU 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/...
一、安装Python和TensorFlow-GPU 2.2.0版本。笔者这里使用Python3.7.5和TensorFlow-GPU 2.2.0,安装方法可以参考下面博客TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南 二、下载Object Detection API文件并解压。https://github.com/tensorflow/models,将解压后的目录重命名保存到指定目录,下载 解压后是models-master文件夹...