打开Anaconda Prompt cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\extras\demo_suite bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 1. 2. 3. 执行完,两次都返回Result=PASS,那么就成功了!!! 3.安装tensorflow-gpu 最快方法是利用镜像,下载合适版本的tensorflow-gpu的whl文件,打开Anaconda Prompt(对于cuda=9...
今天,TensorFlow推出了一个新的功能,叫做TensorFlow Datasets,可以以tf.data和NumPy的格式将公共数据集装载到TensorFlow里。 目前已经有29个数据集可以通过TensorFlow Datasets装载: 音频类 nsynth 图像类 cats_vs_dogs celeb_a celeb_a_hq cifar10 cifar100 coco2014 colorectal_histology colorectal_histology_large diabe...
源代码:https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/datasets/overview.ipynb 安装 pip install tensorflow-datasets 注意使用tensorflow-datasets的前提是已经安装好 TensorFlow,目前支持的版本是tensorflow(或者tensorflow-gpu) >=1.15.0 $ pip install -q tensorflow tensorflow-datasets matplotlib ...
tensorflow不用gpu tensorflow一定要cuda吗 安装前准备 TensorFlow 有两个版本:CPU版本和GPU版本。GPU 版本需要CUDA和cuDNN的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。(GU...
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...
最近在我的 Windows 11 笔记本上安装 tensorflow (通过 Anaconda安装) ,python 的版本为 3.11,默认安装的 tensorflow 为最新的 2.17。 安装好了之后测试了一段简单 MNIST 示例代码,结果发现模型训练过程中没有使用 GPU。以为自己的 tensorflow 没有装好,又重新安装了,
nvidia-docker就是docker对GPU的一个升级。你要玩深度学习,很多时候要用GPU。那么怎么办?你就要套一层...
docker run --gpus all -d -v tensorflow/tensorflow-gpu:latest --name tf-gpu 如果有 jupyter,还需要映射笔记本目录和对应端口: docker run --gpus all -d -v <宿主目录>:/tf/notebooks -p <宿主端口>:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter --name tf-gpu ...
1)租用机器:为实现TensorFlow的单机多卡分布式,首先,您需要按正常流程租用GPU,如单节点 4 卡 A2000,选择TensorFlow镜像,如TensorFlow2.8镜像。 租用的时候 GPU 数设置成 4,即表示 4 卡,对应显存、内存等配置也会翻倍。 2)适配代码:单机多卡分布式使用 MirroredStrategy 需对脚本进行相应修改,点击下载测试代码(将下面...
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip in