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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 以python3为例 sudo apt-get install python3-pip python3-dev pip3 install tensorflow-gpu 测试安装 #测试代码,保存到比如test.py import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) #执行 python3 test.py #第一次有...
gpu_b= tf.random.normal([n,10])print(gpu_a.device,gpu_b.device)defgpu_run(): with tf.device('/gpu:0'):##矩阵乘法,此操作采用gpu计算c =tf.matmul(gpu_a,gpu_b)returnc##第一次计算需要热身,避免将初始化时间计算在内gpu_time = timeit.timeit(gpu_run,number=10)print('warmup:',gpu_t...
Tensorflow 测试一段能运行在 GPU 的代码 1 Overview 官方文档「又长又臭」,我只是想在Kubernetes集群里,运行一个能跑在GPU显卡的程序而已,文档太多,看的眼花缭乱,本文就讲一个简单的例子。 2 Example 例子来源于 gihub 上的一段 code,test_single_gpu.py,核心代码很简单,就是在第一块 GPU 上做一个矩阵的...
最新TensorFlow 2.9.1 极简安装教程——GPU版本的安装和使用测试, 视频播放量 4590、弹幕量 1、点赞数 51、投硬币枚数 26、收藏人数 85、转发人数 20, 视频作者 人工智能课程, 作者简介 ,相关视频:最新 TensorFlow 2.8 极简安装教程之——有Nvidia显卡的Tensorflow GPU版
运行示例程序:最后,我们可以运行一个简单的TensorFlow程序来实际测试GPU的使用。例如,我们可以运行一个使用CNN(卷积神经网络)进行图像分类的示例程序。如果TensorFlow能够成功调用GPU,那么这个程序的运行速度将比使用CPU时快很多。 总之,要检测安装TensorFlow后是否成功调用GPU,我们需要确保正确安装并配置了TensorFlow和NVIDIA驱...
测试Tensorflow-GPU的例子 1 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 import tensorflow as tf # import os # os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) add = tf.add(a, b)...
测试环境 创建虚拟环境 安装CUDA(9.0)、cuDNN(v7.1) 安装tensorflow-gpu及配套模块 CPU与GPU实测比较(矩阵运算、cifar-10的CNN) 常见问题 (不想看废话的,直接拖到最后看结果 ) 更新于5月24日0:35,增加了当时cifar10的代码和数据,见文末链接. 引言 ...