TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效...
sudo apt-get install -y nvidia-cuda-toolkit # 安装TensorFlow GPU版本 pip3 install tensorflow-gpu 二、编写简单的TensorFlow代码接下来,我们将编写一个简单的TensorFlow程序来测试GPU性能。以下是一个使用TensorFlow 2.x构建的简单神经网络示例: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models...
对于TensorFlow 1.1 和 2.x 版本，输入代码如下：结果：如果返回空列表 `[]`，则表示没有检测到GPU。对于TensorFlow 1.2 和 1.x 版本，执行类似的代码，同样会返回空列表 `[]` 如果没有检测到GPU。在有GPU的情况下，结果不会是空列表。对于PyTorch，若返回值为 `True`，则说明使用的是GPU版本...
代码语言:javascript 复制 apiVersion:v1kind:Podmetadata:name:tensorflow-gpulabels:app:tensorflow-gpuspec:containers:-name:tensorflow-gpuimage:tensorflow-gpu-test 3 Summary 测试一段 GPU 的代码,将代码放到合适版本的 Tenorflow 官方的 GPU 镜像,然后通过 Kubernetes 运行起来即可,当然其中需要配置好的 nvidia-d...
输出结果：检测pytorch gpu是否可用代码：importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available()...
之后执行测试程序,在某一个目录下新建一个test.py文件,并在GPU环境目录下输入python test.py。其中内容如下,输出GPUTrue则安装正常,test.py代码如下 Copy importtensorflow astfversion=tf.__version__gpu_ok=tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) ...
cc:952] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix: 2020-07-27 12:18:22.772171: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:958] 0 1 2 3 4 5 6 7 2020-07-27 12:18:22.772181: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971] 0: N N N N N N ...
tensorflow-gpu2.x无法检测到GPU设备 tensorflow-gpu2.x无法检测到GPU设备 1.检查 在解决问题前检查一下tensorflow是否只能检查到CPU,而无法检查到GPU,而非无法调用GPU。 importtensorflowastfprint(tf.test.is_gpu_available()) gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')...
安装gpu版pytorch 官网安装代码: 由于我的电脑不能支持cuda11.1,因此选择conda安装cudatoolkit=10.2(即cuda 10.2),代码如下: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2(换源后推荐代码) 或 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch(官网代码,由于网络原因可能会很...