从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下: 我们注意到CUDA的版本是9.2,但是目前官方发布的编译好的TensorFlow的CUDA版本还是9.0,为了在CDS
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg 然后在根目录的tmp目录下面的tensorflow_pkg文件夹下就会有一个tensorflow1.4-gpu.XXXX.X.X.whl字样的安装文件。这个就是我们编译好的tensorflow安装包了。请将这个编译好的安装包 拷贝到一个你自己的工作文件夹下面保存,因为这个tmp文件...
在深度学习中,服务器的GPU可以极大地加快算法的执行速度,不同版本的TensorFlow默认使用的GPU版本不同,导致与服务器无法兼容,这就需要根据服务器的GPU版本,重新编译TensorFlow源码。 检查GPU 检测服务器的GPU,用于在编译中选择合适的GPU版本。CUDA是NVIDIA发布的GPU上的并行计算平台和模型,多数GPU的运行环境都需要CUDA的支...
def generate_text(model, start_string, temperature, characters_to_generate): # Vectorise the start string into numbers input_string = [char_to_index[char] for char in start_string] # add extra dimension to input_string input_string = tf.expand_dims(input_string, 0) # Empty list to stor...
例如， 在一台机器上使用多个GPU，甚至在多台机器上分配执行。TensorFlow正是这样做的，TensorFlow正是这样做的，它可以将不依赖于彼此的操作分配给不同的内核，只需要构造一个有向图，就可以从实际编写程序的人那里获得最少的输入。另一个关键优势是便携性。该图是与代码无关的语言表示。因此，如果你想要非常快的...
#/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus# id: 0000:05:00.0# b: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0# a: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0# MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0# [[ 22. 28.]# [ 49. ...
1、 通过GPU-Z等途径查看自己显卡型号 2、 通过NVIDIA官网查看自己显卡对应的驱动 网址:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 3、 执行如下语句,安装 sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa sudoapt-getupdate sudo apt-get install nvidia-384 ...
这些数据的文件使用数据集对象类被加载到 TensorFlow 图中，这样可以让 TensorFlow 在加载、预处理和载入单批数据时效率更高，节省 CPU 和 GPU 内存负载。数据集对象中数据字段的示例如下所示：class DataSet:def __init__(self , txt_files, thread_count, batch_size, numcep, numcontext):# ...def from_...
我们假设 Worker 0 有两个 GPU,当插入Send 节点和 Recv 节点,效果如下,其中 Worker 1 发送给 Worker 之间的代表进程间通过 GrpcRemoteRendezvous 实现数据交换,Worker 0 内部两个 GPU 之间的虚线箭头代表进程内部通过 IntraProcessRendezvous 实现数据交换,Worker 之间的实线箭头表示使用 RPC 进行数据交换。
OS Platform and Distribution: Linux Ubuntu 16.04 TensorFlow installed from: pip TensorFlow version: 2.1.0rc0 Python version: 3.6.8 Installed using virtualenv? pip? conda?: pip CUDA/cuDNN version: 10.2 GPU model and memory: Quadro P5000, ...