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...
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(1)pip安装 pip install tensorflow==2.5.0即可,TensorFlow 2后CPU和GPU都集成了,且集成Keras。 (2)检查安装是否成功 如下程序检查是否安装成功,来个代码看看: from tensorflow.python.client import device_lib import tensorflow as tf print(device_lib.list_local_devices()) print(tf.test.is_built_with_cud...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 多个GPU下使用的方法是“0,1,2,3” 1 2 3 4 备注: 需要注意的是,第一、二种方法在有些时候是无法起到作用的;如果遇到到这种情况: 用Kears的时候指定了多个GPU,但还是出现OOM异常,则可通过设置Kears函数 keras.utils.multi_gpu_model(model=xxx,gpus=nums...
Python TensorFlow(CPU版和GPU版) 安装配置及简单示例代码, 视频播放量 492、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 cjavapy, 作者简介 cjavapy.com,程序员编程爱好者,相关视频:Python math.tan() 方法,JavaFX 11在Windows、Linux或Mac上
config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 三、设置用GPU跑代码的方法 pycharm运行代码指定GPU的方式大概有两种: 1.在源代码中添加(我没有成功) import os # 指定使用0,1,2三块卡 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2" ...
如果需要用本文所述的GPU环境配置方法,需要保证Windows操作系统的版本在19044及以上;如果不满足这一条件,除了升级系统,就只能通过早期版本的tensorflow库来实现GPU运算了。 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。
1import tensorflow as tf 2print(tf.config.list_physical_devices("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...
截图地址:https://tensorflow.google.cn/install/gpu#software_requirements 接下来的所有步骤都需要严格按照这图里要求的进行! 只要勤更新,一般来说你的驱动程序不太可能低于要求的418.x 查看驱动版本的方法: 1、右键点击任务栏里N卡的图标,选择NVIDIA控制面板 ...
上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。注意:当用多块GPU时,模型的权重参数是被每个GPU同时共享的,所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable(),它和其他定义方式区别,我在之前文章里有讲解过,在这里我就不多说了。大家自己亲手试试吧。