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)...
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。关于这一步的内容，大家可以直接用管理员身份...
然后,我们使用model.compile()方法对模型进行编译,并指定优化器、损失函数和度量标准。接下来,我们生成了一个模拟数据集,其中包含1000个样本和784个特征。最后,我们使用model.fit()方法在GPU上训练模型。请注意,要确保在代码中正确指定了GPU设备。可以使用tf.device()函数来指定要在哪个设备上运行代码块。例如,以下代...
安装TensorFlow-GPU:安装tensorflow-gpu软件包,可以通过pip命令进行安装。例如,使用以下命令安装最新版本的tensorflow-gpu: 安装TensorFlow-GPU:安装tensorflow-gpu软件包,可以通过pip命令进行安装。例如,使用以下命令安装最新版本的tensorflow-gpu: 配置GPUOptions:在TensorFlow代码中,可以使用GPUOptions来配置TensorFlow对GPU的使...
安装路径一般使用C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 (建议,当然也可以自定义,与后面环境配置有关,需注意) 若中途出现安装失败或者安装文件找不到,建议多试几次就可以了 安装结束后,我们需要对环境进行配置,打开我的电脑->右击鼠标点开属性->选择界面内的高级系统设置->点开环境变量->环境...
TensorFlow GPU 的使用 一、TensorFlow 设备分配 1、设备分配规则 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when the operation is assigned to a device. 2、手动指定设备分配 如果你不想让系统自动为 operation 分配设备, 而是自己手动指定, 可以...
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...
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 ...
最后对GPU进行一下测试,使用如下代码: #导入相关的库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosimporttimefromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsimportprojectorimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#这里用slim这个API来进行卷积网络构建slim = tf.contrib.slim#定义卷积神经...