gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10) pu_time=timeit.timeit(pu_run, number=10) # print("cpu:", cpu_time, " gpu:", gpu_time) print("cpu:", cpu_time, " gpu:", gpu_time," pu:", pu_time) # 结果 # cpu: 3.5386725999996997 gpu: 0.003457500002696179 pu: 0.002655599993886426 ...
ax.plot(x_time,gpu_result) ax.grid() plt.draw() plt.show() Pytorch的使用 在不同CUDA版本下的安装,由于博主的显卡太拉跨导致CUDA版本太低不支持,只能安装CPU版本的了 pip install torch1.10.1+cpu torchvision0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。 Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUD...
确定对应显卡 GPU 的计算能力 去NVIDIA 官网查看https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 不过我没有查到计算能力,只看到了相关产品参数https://www.geforce.com/hardware/notebook-gpus/geforce-mx250/features 2. 安装CUDA 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ...
GPU测试主要用于验证是否可以使用GPU来加速tensorflow的计算任务。tensorflow是一个开源的机器学习框架,支持在CPU和GPU上运行。在训练深度神经网络等大规模计算任务时,使用GPU...
2.tensorflow-gpu1.6的安装 安装和配置好python后,进入cmd窗口,利用命令pip installtensorflow-gpu==1.6进行安装 3.查看NVIDIA对应的CUDA版本 在电脑桌面右键,选择NVIDIA控制面板(若没出现NVIDIA控制面板,请看下面的注),出现 点击我用红色画笔所圈之处选择高性能NVIDIA处理器,出现 ...
如果在64vCPU上的模型训练速度与GPU版本差不多（或者就略慢那么一点），那么用CPU来代替GPU就是划算的。但是这些结论都是假设深度学习软件和GCE平台硬件的运行效率达到100％;如果不能达到（很可能不会），则可以通过缩减vCPU的数量和相应的开支来省钱。由于没有需求，所以没有使用大量CPU对深度学习库进行基准化测试...
如果是gpu版本的，需要找到对应的tensorflo_gpu版本，如下我安装的cuda为11.1，所以安装2.40的版本：...
首先确保你的Anaconda环境无误,我对应的python版本为3.6,创建conda虚拟环境命令如下: conda create -n tf2 python=3.6 需要安装的包: cudatoolkit,版本10.1 cudnn:版本7.6 tensorflow:2.3.0 注意,如果你已经安装了tensorflow,但没有安装前两个库,使用GPU时会提示找不到CUDA驱动库,无法使用GPU。把前两个库的对应版...