>Kernel driver in use:nvidiaKernel modules:nouveau,nvidia_drm,nvidia 这里是tensorflow官方给出的gpu支持:https://www.tensorflow.org/install/gpu cuda和cudnn的安装 tensorflow-gpu要想正常运行,除了必要的gpu驱动,还依赖cuda和cudnn两个sdk。 下面是tensorflow-gpu版本依赖的cuda和cudnn的版本: https://www.te...
因此,为了熟悉PyCharm,我在YouTube上开始了他们的入门系列,这很简单。 但是主要是要确保TensorFlow 2.x可以正常运行,我的计算机可以在相当长的时间内运行深度神经网络(我使用的MacBook Pro没有Nvidia GPU)。 为了测试这一点,我在本地计算机上操作了以下两个TensorFlow教程: 1. 使用TensorFlow进行图像分类 https://w...
Another way to enable this option is to set the environmental variable TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH to true. This configuration is platform specific. 启用该选项的另一种方法是将环境变量TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH设置为true。此配置是特定于平台的。 The second method is to configure a virtual GPU devi...
Capabilities:[600]Vendor Specific Information:ID=0001Rev=1Len=024<?> Capabilities:[900]#19Kernel driver in use: nvidia Kernel modules: nvidiafb, nouveau, nvidia_drm, nvidia 从最后两行来看,这块显卡使用的是nvidia的驱动,且驱动已加载到内核。
Conversion_params 在 TrtGraphConverterV2 中被弃用，现在可以支持参数 max_workspace_size_bytes、precision_mode、minimum_segment_size、maximum_cached_engines、use_calibration 和 allow_build_at_runtime；在 TrtGraphConverterV2 中的 .save () 函数中添加了一个名为 save_gpu_specific_engines 的新参数。当为...
We useGitHub issuesfor tracking requests and bugs, please seeTensorFlow Forumfor general questions and discussion, and please direct specific questions toStack Overflow. The TensorFlow project strives to abide by generally accepted best practices in open-source software development. ...
I have multiple GPUs in my machine, and I want to use a specific one to trian my nmt model. What should I do?
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 1. 部分警告可以忽略。 装完我们运行试试看,开始菜单找到Python 3.6打开并运行: import tensorflow as tf 1. 提示找不到模块,下面解释说没有C++2015的DLL, 其实这个是没有装CUDA,CUDA安装会附带的。 说起了这个CUDA是NVIDIA 的,那AMD的显卡不很尴尬了。
在下面代码的 per_worker_dataset_fn 中,建议将 dataset_fn 包裹到 strategy.distribution_datasets_from_function 中,以允许无缝高效的把数据预取(prefetching )到 GPU。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 @tf.function def per_worker_dataset_fn(): return strategy.distribute_...