第一种:限制使用的gpu,没有限制消耗内存的大小: 通过 tf.config.experimental.set_visible_devices 。可以设置当前程序可见的设备范围(当前程序只会使用自己可见的设备,不可见的设备不会被当前程序使用。使用部分gpu加速。如下面使用gpu设备0,1 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type...
5.2 安装 tensorflow_gpu 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...
TensorFlow中使用GPU TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决: 回到顶部 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。 1 2 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2"# ...
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)...
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 ...
至此，CUDA与cuDNN的设置已经完毕。但是，为了让这二者可以正常使用，我们还需要配置系统路径。关于这一步...
就说明配置没有问题。至此，大功告成。在这之后，跑神经网络训练的时候，就会自动使用GPU了~...
tensorflow-gpu的使用 近期帮朋友使用tensorflow训练了一套模型,使用的是tensorflow。 因为素材比较大的问题,所以这里特地的使用了gpu训练,也是做了一些自己没做过的东西。 1.安装环境 电脑环境:windows10 python版本: 3.7.0 gpu配置: NVDIA GeForce GTX 750...
要在TensorFlow中使用GPU来加速程序运行,首先需要确保你的计算机安装了支持CUDA的NVIDIA GPU。接下来,可以按照以下步骤来使用GPU运行TensorFlow程序:1. 安装CU...