cpu_time = timeit.timeit(cpu_run, number=10) gpu_time = timeit.timeit(gpu_run, number=10) print("cpu:", cpu_time, " gpu:", gpu_time) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 可以看到gpu的速度比cpu还是要快上不少的!
TensorFlow 使用graph来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op获得 0 个或多个 Tensor(类型化多维数组) , 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor . 一个tensorflow的图描述了计算的过程,图必须在session里被启动,session将图的op分发到cpu或gpu之类的设备上,同时提供执行op的方法,被...
因此,在这篇文章中,我们就介绍一下在Anaconda环境中,配置tensorflow库的详细方法;此外,这里需要注意,在较新版本的tensorflow库(版本大于1.5 ,但对于Windows用户而言,版本还不能高于2.10)中,已经同时支持CPU、GPU训练,不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 首先,和Anaconda环境配置其他库一样,我们需要打开...
with tf.device('/gpu:0'):##矩阵乘法,此操作采用gpu计算c =tf.matmul(gpu_a,gpu_b)returnc##第一次计算需要热身,避免将初始化时间计算在内cpu_time = timeit.timeit(cpu_run,number=10) gpu_time= timeit.timeit(gpu_run,number=10)print('warmup:',cpu_time,gpu_time)##正式计算10次,取平均值cpu...
tensorflow的gpu和cpu计算时间对比的小例子 例子1 参数设置 NVIDIA3070, cuda11.2 cudnn8.1.0 tensorfow2.5.0,tensorflow-gpu2.5.0 cpu约80 s计算1代epoch, 而 gpu却约3 s计算一代epoch # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/6/11 16:03...
如果一个TensorFLow的操作同时包含CPU和GPU的实现,当这个操作被分配给设备的时候,GPU设备将优先被分配。例如,“matmul”这个操作,当设备有cpu:0和gpu:0时,gpu:0将会被选择去执行“matmul”。 2. Logging Device placement 如果要找出你的操作和tensors被分配给了哪些设备,请使用log_device_placement设置为True配置se...
版本还不能高于2.10)中,已经同时支持CPU、GPU训练,不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 ...首先,和Anaconda环境配置其他库一样,我们需要打开Anaconda Prompt软件;如下图所示。 随后,将会弹出如下所示的终端窗口。 ...运行这
在第一步我们已经创建了tensorlfow-gpu环境,现在激活并进入环境中: 安装tensorflow输入语句:pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow-gpu==1.12.0 验证成功安装 代码语言:javascript 复制 (tensorflow-gpu)C:\Users\2018061801>python Python3.6.9|Anaconda,Inc.|(default,Jul302019,14:00:49)[MSCv.1915...
1. Tensorflow2.x-GPU 安装 各位科技探险家们，你们是不是也曾幻想过，让Windows 11这位时尚界的新贵...