[name:"/device:CPU:0"device_type:"CPU"memory_limit:268435456locality{}incarnation:5106970275042967080,name:"/device:GPU:0"device_type:"GPU"memory_limit:9906946048locality{bus_id:1links{}}incarnation:6050521277282801748physical_device_desc:"device:0,name:NVIDIA GeForce RTX4070,pci busid:0000:01:00.0...
在 Windows 上扩展 GPU 支持 TensorFlow 现在可以通过 TensorFlow-DirectML 插件在 Windows 上使用更广泛的 GPU。用户要在 AMD、Intel、NVIDIA 和 Qualcomm 等供应商提供的 DirectX 12-capable GPU 上进行模型训练，请在本机 Windows 或 WSL2 上安装与标准 TensorFlow CPU 包一起的插件。TensorFlow 决策森林 1.0 ...
链接: https://gitee.com/ppov-nuc/training_on_intel_GPU/blob/main/tf2_training_on_A770.py from pathlib import Pathimport tensorflow as tfdata_dir = Path("flower_photos")image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))print("Number of image files:", image_count)# 导入Flower数据集...
#pip install tensorflow-directml-plugin -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 可识别intel,nvidia不行 Note:GPU support on native-Windows is only available for 2.10 or earlier versions, starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. For using TensorFlow GPU on Windows, yo...
第一个程序theano1.py a.使用Intel CPU i7-6700HQ ,约2.488sec b.使用GPU 950M 约0.4176 sec ,快了大约6倍。使用940M约0.9秒 第二个程序theano_gpu.py a.使用Intel CPU i7-6700HQ ,约3.019 sec b.使用GPU 950M 只需0.012 sec ,快了大约250倍。使用940M约0.015秒。
GPU版本安装 之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久,主要是没搞懂几个东西的关系,就在瞎调试,以及当时很多东西不懂,很多报错也一知半解的。这次重装系统后正好需要再配置一次,把再一次的经历记录一下。我的电脑是华为的matebook13,intel i5-8625U,MX250显卡,win10系统。(不得不吐槽很垃圾,只能满足测试测试...
https://gitee.com/ppov-nuc/training_on_intel_GPU/blob/main/tf2_training_on_A770.py from pathlib import Path import tensorflow as tf data_dir = Path("flower_photos") image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg'))) print("Number of image files:", image_count) ...
idna-3.4-pyhd8ed1ab_0 intel-openmp anaconda/cloud/conda-forge/win-64::intel-openmp-2023.0.0-h57928b3_25922 jpeg anaconda/cloud/conda-forge/win-64::jpeg-9e-h8ffe710_2 lcms2 anaconda/cloud/conda-forge/win-64::lcms2-2.14-h90d422f_0 lerc anaconda/cloud/conda-forge/win-64::lerc-4.0....
TensorFlow GPU版本的安装与调试 笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持...
你的GPU在tensorflow中的可用序号取决于tensorflow给他的序号名称: 上图中我的英伟达GPU显示为GPU1,我就想当然的认为我的GPU是序号为1,其实,那是因为我电脑自带了intel的GPU,可是它是不支持CUDA计算的,在tensorflow的认别中,GPU1的序号才是真正的0. 目前使用GPU计算的优势不言而喻,我本人目前由于设备的原因只采用...