前提是机器上必须有Nvidia显卡,不太老就好(古董也没必要玩这个了吧,费电),在Nvidia官网可以查到显卡支持情况 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 安装过程中的命令都需要root身份,请使用su root切换或者每次加 sudo,编译运行测试代码使用普通用户就好 踩坑后的提示,怪我眼瞎坑自己,[手动抽脸表情] 必须按te...
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...
如果TensorFlow 指令中兼有 CPU 和 GPU 实现,当该指令分配到设备时,GPU 设备有优先权。例如,如果matmul同时存在 CPU 和 GPU 核函数,在同时有cpu:0和gpu:0设备的系统中,gpu:0会被选来运行matmul。 记录设备分配方式 要找出您的指令和张量被分配到哪个设备,请创建会话并将log_device_placement配置选项设为True。
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 TensorFlow使用GPU测试随着人工智能和机器学习领域的快速发展,深度学习框架TensorFlow已经成为许多研究者和开发者的重要工具。在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时,计算能力的强大和计算资源的优化是非常重要的。在这篇文章中,我们...
测试环境 创建虚拟环境 安装CUDA(9.0)、cuDNN(v7.1) 安装tensorflow-gpu及配套模块 CPU与GPU实测比较(矩阵运算、cifar-10的CNN) 常见问题 (不想看废话的,直接拖到最后看结果 ) 更新于5月24日0:35,增加了当时cifar10的代码和数据,见文末链接. 引言 ...
1.安装 TensorFlow 首先需要在计算机上安装 TensorFlow，可以通过 pip install tensorflow 命令来安装。2.下载 TensorFlow Benchmarks 从 TensorFlow 的 Github 仓库上下载 TensorFlow Benchmarks，可以通过以下命令来下载：git clone https://github.com/tensorflow/benchmarks.git 3.运行测试 进入 benchmarks/scripts/ ...
最新TensorFlow 2.9.1 极简安装教程——GPU版本的安装和使用测试, 视频播放量 4590、弹幕量 1、点赞数 51、投硬币枚数 26、收藏人数 85、转发人数 20, 视频作者 人工智能课程, 作者简介 ,相关视频:最新 TensorFlow 2.8 极简安装教程之——有Nvidia显卡的Tensorflow GPU版
导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息,输入命令: import tensorflow as tf tf.__version__ 不再报错。显示tensorflow版本信息:'2.10.0',说明tensorflow导入成功。 图15 2.4 验证 Tensorflow-gpu 是否安装成功 打开Anaconda Navigator,找到Spyder,点击Launch(第一次点击需要安装,等待安装完成再点击Launch) ...
2.测试tensorflow gpu性能: 2.1 import tensorflow as tf import timeit # 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal([100000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b) return c # 使用gpu运算 def gpu_run()...