一、环境配置版本信息: 安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,...二、安装步骤: 1、安装Anaconda: https://blog.csdn.net/a745233700/article/details/109376667 2、使用Anaconda创建Python...2.2.0: pip install tensorflow-gpu==...
import tensorflow as tf 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...
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、首先,打开Tensorflow官网的安装指南(https://www.tensorflow.org/install/install_windows)。 2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求,如下图所示。要安装GPU版,首先确认自己电脑的显卡是否满足要求,也就是官网要求中的第四点。到电脑的设备管理器中,点开“显示适配器”可查到显卡型号。到NVIDA 的这个网站...
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 ...
首先,确保你的系统上安装了支持CUDA的GPU和相应的驱动程序,并且安装了TensorFlow 1.15或更高版本。要检查是否安装了正确版本的TensorFlow,可以运行以下命令: import tensorflow as tf print(tf.__version__) 如果输出显示版本号为1.15或更高,则说明TensorFlow已正确安装。接下来,我们需要检查系统上可用的GPU设备。运行以...
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...
[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 ...
1.解决方法一:使用CPU进行新的任务 这不是最优方法,使用CPU进行新的任务速度会很慢,但是也是一种解决方式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'# 打印TF可用的GPUprint(os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'])#-1表示不使用GPU ...