print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_memory_usage", row_limit=10))# --------------------------- --------------- --------------- --------------- # Name CPU Mem Sel
输入如下,说明能使用我的CPU和GPU了: [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 9217842824706966762 , name: "/device:GPU:0" device_type: "GPU" memory_limit: 4941427507 locality { bus_id: 1 links { } } incarnation: 15145390299744128270 physi...
features = {key:np.array(value) for key,value in dict(features).items()} # Construct a dataset, and configure batching/repeating ds = Dataset.from_tensor_slices((features,targets)) # warning: 2GB limit ds = ds.batch(batch_size).repeat(num_epochs) # Shuffle the data, if specified if ...
#此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024), ...
3.可配置的 文件名乱序(shuffling),可配置的最大训练迭代数(epoch limit) tf.train.string_input_producer还有两个重要的参数,一个是num_epochs,它就是我们上文中提到的epoch数。另外一个就是shuffle,shuffle是指在一个epoch内文件的顺序是否被打乱。若设置shuffle=False,如下图,每个epoch内,数据还是按照A、B、...
TensorFlow 是开源深度学习库,它允许使用单个 TensorFlow API 在一个或多个 CPU,服务器,台式机或移动设备上的 GPU 上部署深度神经网络计算。 您可能会问,还有很多其他深度学习库,例如 Torch,Theano,Caffe 和 MxNet。 是什么让 TensorFlow 与众不同? TensorFlow 等大多数其他深度学习库具有自动微分功能,许多都是开源...
一、tf函数 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.
int64 bytes_in_use; // Number of bytes in use. int64 peak_bytes_in_use; // The peak bytes in use. int64 largest_alloc_size; // The largest single allocation seen. absl::optional<int64> bytes_limit; int64 bytes_reserved; // Number of bytes reserved. int64 peak_bytes_reserved;...
def build_vocab(text, min_word_freq): word_counts = collections.Counter(text.split(' ')) # limit word counts to those more frequent than cutoff word_counts = {key:val for key, val in word_counts.items() if val>min_word_freq} # Create vocab --> index mapping words = word_counts...
import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): for i in range(10): t = np.random.randint(len(x_test) ) x1= x_test[t] x1 = x1.reshape(1,28,28,1) p = model.predict(x1) y1 = y_test[t] print("---") print(labels[np.argmax([p])]) print(labels[y1]) print("-...