for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 1 2 3 第三种:限制使用的gpu,并且限制使用的内存大小。 通过 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 选项并传入 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration 实例,设置TensorFlow固定消耗 GPU:0 的1GB显存 gpu...
可通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制需要使用哪几块GPU TensorFlow也支持动态分配GPU的显存,使得一块GPU上可以同时运行多个任务 ## 终端中: # 只使用第二块GPU。在demo_code.py中,机器上第二块GPU的名称变为/gpu:0, # 不过在运行是所有/gpu:0的运算将被放在第二块GPU上。 CUDA_VISIBLE_DEVICES = ...
直接点开tensorflow-gpu的官网,在历史版本中找符合自己python版本的tensorflow-gpu https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/#history例如 在这里如果是python3.7版本的同学,建议下载tensorflow-gpu1.14.0版本的,因为该版本对tensorflow1.0和2.0版本代码内容均有兼容,对构建神经模型的容错性高。如果是python3.5,3,。6的...
之前安装的tensorflow这样安装的pip install tensorflow==1.13.0,现在我换成了pip install tensorflow-gpu==1.15.0. 5. 测试代码 最后对GPU进行一下测试,使用如下代码: #导入相关的库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosimporttimefromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsim...
要检查TensorFlow是否正确地识别了GPU设备,可以运行以下代码: print(tf.test.is_gpu_available()) 如果输出为True,则表示TensorFlow已正确识别GPU设备。现在,我们可以使用TensorFlow在GPU上进行测试。以下是一个简单的示例,演示了如何创建一个简单的神经网络并在GPU上运行它: import tensorflow as tf # 创建一个简单的...
安装tensorflow-gpu 打开anaconda prompt conda activate env_name 然后使用命令 pip install tensorflow-gpu==x.x 如果下载速度太慢还可以使用清华源 pip install tensorflow-gpu==x.x -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装好之后使用 python import tensorflow as tf tf.config.experimental.list_phy...
1 系统版本要求 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...
CUDNN就是个压缩包,里面的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2目录下即可。 三、安装Visual Studio 2015、2017 和 2019支持库 这个支持库务必安装,否则后面各种坑,支持库不大,10多MB。安装后重启。 下载地址如下: 四、安装Python 3.6.5 ...
[1]用GPU进行TensorFlow计算加速 [2]tensorflow gpu使用说明 [3]tensorflow(GPU)使用 [4]TensorFlow使用GPU 搭建环境 [1]【Linux】tensorflow GPU版本的正确配置过程很好,方法对的 [2]Linux+Anaconda+tensorflow-gpu环境配置很好,方法对的 [3]Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 ...
使用pip安装TensorFlow GPU版本。例如: bash pip install tensorflow-gpu 请确保安装的TensorFlow GPU版本与CUDA和cuDNN版本兼容。 在TensorFlow代码中指定使用GPU设备: 在TensorFlow代码中,你可以使用tf.config.experimental.set_visible_devices或tf.device函数来指定操作在GPU上运行。例如: python import tensorflow as...