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...
6.10 安装 TensorFlow ,键入pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==1.9,这里的1.9是因为我的电脑适配的是1.9版本的TensorFlow,读者应根据自己电脑的配置,安装相应版本的TensorFlow。 注意:这里不要图省事直接键入conda install tensorflow-gpu,这样会直接安装最新版本...
运行上述代码后，如果出现如下图所示的输出结果，就表明程序可以找到电脑中的GPU，即前述全部配置工作是...
TensorFlow默认会占用设备上所有GPU以及每个GPU的所有显存。 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:...
安装TensorFlow-GPU:安装tensorflow-gpu软件包,可以通过pip命令进行安装。例如,使用以下命令安装最新版本的tensorflow-gpu: 安装TensorFlow-GPU:安装tensorflow-gpu软件包,可以通过pip命令进行安装。例如,使用以下命令安装最新版本的tensorflow-gpu: 配置GPUOptions:在TensorFlow代码中,可以使用GPUOptions来配置TensorFlow对GPU的使...
If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when the operation is assigned to a device. 2、手动指定设备分配 如果你不想让系统自动为 operation 分配设备, 而是自己手动指定, 可以用with tf.device创建一个设备环境, 这个环境下的 operation 都统...
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...
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) 如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量,这非常有用。 五. 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU,则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。 如果您想在不同的GPU上运行,则需要明确指定...
要在TensorFlow中使用GPU来加速程序运行,首先需要确保你的计算机安装了支持CUDA的NVIDIA GPU。接下来,可以按照以下步骤来使用GPU运行TensorFlow程序: 安装CUDA工具包和cuDNN库:在安装TensorFlow之前,需要先安装NVIDIA的CUDA工具包和cuDNN库。这些库可以帮助TensorFlow与GPU进行通信和加速计算。 安装TensorFlow-GPU版本:安装...
当然,主要参考还是tensorflow gpu安装教程,希望大家在使用时能少走一点弯路,直接用pytorch(手动狗头) 创建虚拟环境 一般安装tensorflow-gpu时为了避免安装包的不兼容,需要把之前安装的所有关于tensorflow的包全部卸掉。但为了以后编程的方便,个人建议直接创建一个新的虚拟环境,在新的虚拟环境下安装所需要的库。 打开...