从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有GPU）。
tensorflow就是CPU版,GPU版本是tensorflow-gpu。 所以第一步是卸载tensorflow,安装tensorflow-gpu,为了避免兼容性冲突,tensorflow-gpu同样使用1.6.0版本。 卸载tensorflow: python -m pip uninstall tensorflow 1. 安装tensorflow-gpu: python -m pip install tensorflow-gpu==1.6.0 1. driver,CUDA,cuDNN和tensorflow-g...
关于导入TensorFlow找不到cudnn64_6.dll,其实下载的的是cudnn64_7.dll(版本不符合),把其修改过来就行了。 目录是在:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin下 对于不断尝试扔失败运行GPU版本,可以把tf先删除了重新下 import tensorflow as tf print(tf.__version__) 查询tensorflow安装...
在TensorFlow中切换CPU和GPU进行计算是一个常见的需求,以下是如何实现这一功能的详细步骤: 1. 检查TensorFlow是否支持CPU和GPU TensorFlow通常同时支持CPU和GPU(如果系统中有可用的GPU并且安装了相应的驱动程序、CUDA和cuDNN)。你可以通过运行以下代码来检查系统中是否有可用的GPU: python import tensorflow as tf print...
1、首先检查当前环境的cpu,gpu设备信息 fromtensorflow.python.clientimportdevice_libas_device_lib local_device_protos = _device_lib.list_local_devices() devices = [x.nameforxinlocal_device_protos]fordindevices:print(d) /device:CPU:0 博主当前的环境只install了tensorflow,并没有install tensorflow-gpu。
TensorFlow 2是一个开源的机器学习框架,它支持在GPU和CPU之间切换执行以提高计算性能。下面是在TensorFlow 2中如何在GPU和CPU之间切换执行的步骤: 1. 检查可用的GPU...
运行上述代码,如果得到如下图所示的一个空列表[],则表示当前tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的,我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库,自然是无法在GPU中加以运算了。 至此,tensorflow库也可以正常使用了,但是他只能支持CPU运算。这里有必要提一句,其实我们通过前述方法配置的tensorflow库,其自身原理...
cpu:0 机器的第一个cpu。 gpu:0 机器的第一个gpu,如果有的话 gpu:1 机器的第二个gpu,依次类推 类似的还有tf.ConfigProto来构建一个config,在config中指定相关的GPU,并且在session中传入参数config=“自己创建的config”来指定gpu操作 其中,tf.ConfigProto函数的参数如下: ...
importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0, 2"#使用第一,三块GPU 当然如果配置的环境是gpu+cpu,默认情况下是直接调用GPU的3.2手动分配设备如果希望特定指令在选择的设备(而非系统自动选择的设备)上运行,可以使用 with tf.device 创建设备上下文,这个上下文中...