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 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.e...
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。 在生成会话(session)...
这里我参照官网(https://www.tensorflow.org/install/)使用的 pip3 安装的 tensorflow 1.0.0,在终端输入如下: pip3 install --upgrade \https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl tensorflow的whl可能由于网络不稳定或网络无法连接下载失败,解决方法...
使用 [1]用GPU进行TensorFlow计算加速 [2]tensorflow gpu使用说明 [3]tensorflow(GPU)使用 [4]TensorFlow使用GPU 搭建环境 [1]【Linux】tensorflow GPU版本的正确配置过程很好,方法对的 [2]Linux+Anaconda+tensorflow-gpu环境配置很好,方法对的 [3]Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 ...
于是重装了一下tensorflow-gpu,把遇到的坑与使用时的一点点坑列在这里。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...
import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()这也是一种检验GPU是否可用的方法，但是如下图...
首先呢,创建一个虚拟环境,我这边使用的是anaconda #创建虚拟环境 conda create -n tensorflowEnv python=3.7.0 # 进入虚拟环境 activate tensorflowEnv # 安装 tensorflow-directml-plugin 这是一个windows平台使用的Gpu插件 pip install tensorflow-directml-plugin -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...
简介:TensorFlow是一个流行的深度学习框架,它支持在GPU上运行以加速计算。下面将介绍如何使用TensorFlow在GPU上进行测试。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 首先,确保你的系统上安装了支持CUDA的GPU和相应的驱动程序,并且安装了TensorFlow 1.15或更高版本。要检查...