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 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.e...
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 # 限制一个进程使用 60% 的显存 6 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 7 8 # 把你的配置部署到session 9 with tf.Session(config=gpuC...
TensorFlow默认会占用设备上所有GPU以及每个GPU的所有显存。 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:...
2 GPU设置 首先，我们需要打开Anaconda Prompt软件；随后，可以输入如下所示的代码，从而查看我们的GPU状态...
tensorflow使用gpu的方法 tensorflow选择gpu 今天给大家详细讲解一下如何在Windows10上配置安装好tensorflow的GPU版本 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...
tensorflow-gpu的使用 近期帮朋友使用tensorflow训练了一套模型,使用的是tensorflow。 因为素材比较大的问题,所以这里特地的使用了gpu训练,也是做了一些自己没做过的东西。 1.安装环境 电脑环境:windows10 python版本: 3.7.0 gpu配置: NVDIA GeForce GTX 750...
TensorFlow-GPU是一个用于深度学习的开源软件库,它利用GPU的并行计算能力来加速模型训练和推理过程。GPUOptions是TensorFlow中的一个配置选项,用于设置GPU的使用方式和行为。 使用tensorflow-gpu GPUOptions可以通过以下步骤进行: 安装CUDA和cuDNN:首先,需要安装适用于您的GPU的CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台...
$ nvidia-smi-l# 实时返回GPU使用情况 1.1 安装包下载地址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse712-9 2. 搭建GPU--TensorFlow环境配置 2.1 方法一(较笨,且容易出错) conda install cudatoolkit=8.0 (1)到网站https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html查看...
当然,主要参考还是tensorflow gpu安装教程,希望大家在使用时能少走一点弯路,直接用pytorch(手动狗头) 创建虚拟环境 一般安装tensorflow-gpu时为了避免安装包的不兼容,需要把之前安装的所有关于tensorflow的包全部卸掉。但为了以后编程的方便,个人建议直接创建一个新的虚拟环境,在新的虚拟环境下安装所需要的库。 打开...