针对“tensorflow不使用gpu”的问题,可以按照以下步骤进行排查和解决: 确认TensorFlow已正确安装: 确保安装的是支持GPU的TensorFlow版本。对于TensorFlow 2.x,通常使用pip install tensorflow即可(自TensorFlow 2.1起,默认包含GPU支持)。对于早期版本,可能需要安装tensorflow-gpu。 可以使用以下命令来检查TensorFlow是否支持GPU...
首先确保源足够稳定 我在使用豆瓣源的时候发现豆瓣源有时候会出现包检索不到的情况,而在重复命令的时候又检索了出来,而在这个中途就是安装失败。所以确保源稳定可靠。 直接使用pip进行安装TensorFlow-GPU 这个时候会报错提示安装依赖包,根据提示安装即可。 根据TensorFlow的版本安装CUDA和CUDNN 使用pip list可以查看包的...
Running setup.py clean for tensorflow-gpu Failed to build tensorflow-gpu Installing collected packages: python_version, tensorflow-gpu Running setup.py install for tensorflow-gpu ... error error: subprocess-exited-with-error × Running setup.py install for tensorflow-gpu did not run successfully. ...
2 conda uninstall tensorflow conda uninstall tensorflow-gpu 最后重新安装tensorflow-gpu即可 #不需要安装CPU版本的tensorflow 1 conda install tensorflow-gpu
出现上述问题的原因就是tensorflow-gpu不能和tf_serving在同一个环境下,否则就不能再使用gpu进行训练。 解决方法: 就直接把tensorflow相关的都卸载包括tf_serving,然后重新安装tensorflow-gpu就可以了。要是想部署就再新建一个环境安装tf_serving就好了,意思就是一个环境训练,一个环境进行部署。
tensorflowastf tf.test_is_gpu_available() 返回True; 如果在vscode-remote中打开终端运行代码就不会在GPU上训练,会报错加载CUDA的一些库失败。执行tf.test_is_gpu_available()返回False。 分别在xshell下和vscode-remote Terminal中查看LD_LIBRARY_PATH环境变量,发现二者不一致。vscode-remote中的环境变量少了CUDA库...
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发。它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow支持在CPU和GPU上运行,利用GPU的并行计算能力可以大大加快模型的训练和推理速度。 通常情况下,TensorFlow会自动检测并利用可用的GPU进行计算。但有时候,由于配置问题或代码编写错误,TensorFlow操作可能不会...
2 安装tensorflow_gpu2.3.0的两种方法: 2.1 直接在命令行用pip安装 pip install tensorflow_gpu==2.3.0 这种方式有时候受限于网速,在我电脑上安装的速度太慢了,于是我选用的第二种方式。 2.2 在清华源上下轮子进行安装 直接搜索tensorflow_gpu2.3.0选择清华源下载轮子,或者直接进网址:Links for tensorflow-gpu (...
谷歌深度学习虚拟机上的TensorFlow不使用GPU的原因是因为深度学习虚拟机主要用于提供便捷的环境和工具,以支持用户进行深度学习模型的训练和部署。虽然GPU在深度学习中具有强大的计算能力,但在虚拟机环境中使用GPU会带来一些挑战和限制。 首先,虚拟机环境中的GPU资源是有限的,而且需要与其他虚拟机实例共享。在深...