1 # 在开启对话session前,先创建一个 tf.ConfigProto() 实例对象 2 # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU 3 gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 4 5 # 运行时需要多少再给多少 6 gpuConfig.gpu_options.allow_growth =True 7 8 # 把你的配置部署到...
tensorflow-gpu对应CUDA版本 # 下载CUDA安装包 wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run 安装必需的工具 sudo apt install gcc-11 g++-11 安装CUDA sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --override 配置环境变量 # 编辑.bashrc...
例如,可以使用 TensorFlow 的 Session 和 RunOptions 设置来控制 GPU 的使用情况。例如,可以设置 tf.config.experimental.set_memory_growth 为True,让 TensorFlow 根据需要动态分配 GPU 内存。另外,还可以使用 tf.config.experimental.set_logical_device_configuration 方法来配置虚拟 GPU 设备,限制 TensorFlow 进程使用的...
1.检查系统环境变量中是否包含,如果没有就加进去 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\...
for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 1 2 3 第三种:限制使用的gpu,并且限制使用的内存大小。 通过 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 选项并传入 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration 实例,设置TensorFlow固定消耗 GPU:0 的1GB显存 ...
1. TensorFlow使用GPU TensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备,这个设备可是是本地的GPU或CPU,也可以是一台远程的服务器。 在默认情况下,就算及其有多个CPU,TensorFlow也不会区分他们,所有的CPU都使用/cpu:0为名称。 一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU的名称为/gpu:n。
当然,主要参考还是tensorflow gpu安装教程,希望大家在使用时能少走一点弯路,直接用pytorch(手动狗头) 创建虚拟环境 一般安装tensorflow-gpu时为了避免安装包的不兼容,需要把之前安装的所有关于tensorflow的包全部卸掉。但为了以后编程的方便,个人建议直接创建一个新的虚拟环境,在新的虚拟环境下安装所需要的库。 打开...
TensorFlow在使用GPU而不是CPU时速度较慢的原因是因为GPU相对于CPU具有更高的并行计算能力和更多的计算核心。然而,GPU的并行计算能力在处理小规模数据时可能会导致额外的开销,从而降低了速度。 具体来说,以下是导致TensorFlow在使用GPU时速度较慢的几个可能原因: 数据传输开销:将数据从主内存传输到GPU内存需要一...
ACK基于Scheduling Framework机制,实现GPU拓扑感知调度,即在节点的GPU组合中选择具有最优训练速度的组合。本文介绍如何使用GPU拓扑感知调度来提升TensorFlow分布式训练的训练速度。 前提条件 已创建ACK Pro集群,且集群的实例规格类型选择为GPU云服务器。更多信息,请参...