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!
import tensorflow as tf # 设置GPU内存动态分配 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) # 在GPU上执行操作 with tf.device('GPU'): # 在这里执行GPU相关的操作 # 在CPU上执行操作 with tf.device(...
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...
错误2:未找到匹配的版本 明明参照别人成功地案例却不正确,这是因为 tensorflow-gpu 之前存在的版本已经被下架了。 根据https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/给出的公告: 从2022 年 12 月起 tensorflow-gpu 已经合并到 tensorflow 包中了,可以直接安装 tensorflow,调用 tensorflow 时会自动调用 GPU。 所以之前...
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...
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...
今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: 可用设备为: 原来只有一个CPU设备可用了。于是检查下tensorflow的版本情况: 各应用版本为: 原来我升级了tensorflo
tnsorflowgpu和cpu读取数据格式 参数data_format指定数据格式。 TensorFlow有两种数据格式NHWC和NCHW,默认的数据格式是NHWC,可以通过参数data_format指定数据格式。这个参数规定了inputTensor和outputTensor的排列方式。 CPU从内存中读取数据到Cache的时候,并不是一个字节一个字节读取,而是一块一块的方式来读取数据的,这一...
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...