1)问题:在安装了tensorflow-gpu后,调用keras无法使用gpu进行加速,反而使用CPU训练导致程序运行相对缓慢。 2)原因:若我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu,使用keras时会默认调用tensorflow,从而无法使用GPU进行训练。 3)解决方法: (1)卸载tensorflow、tensorflow-gpu (2)再安装tensorflow-gpu 注意:有时遇到tensorflow卸...
3先使用 pip 安装 TensorFlow-gpu pipinstalltensorflow-gpu 4然后在 Conda 中安装 cudatoolkit, cudnn, numba condainstallcudnncudatoolkitnumba 5接下来下载 cuDNN找到你的cuda对应的版本https://developer.nvidia.com/cudnn6找到环境位置如果 Anaconda 的安装位置是 C:\Anaconda 的话,那么 tf-gpu 环境的位置就...
解决了没有，tf好像只能开一个进程，开多个进程就死锁了，要么抢占cpu卡住，要么抢占gpu直接error 。
好端端的,突然发现自己用tensorflow-gpu训练的时候cpu占用99%,可让我捏了一把汗。用nvidia-smi -l发现自己gpu根本就没有被调用。 我的环境是cuda10.1 cudacnn7.6 tensorlow-gpu 1.15.0 keras2.4.2 用命令在anaconda prompt试了一下, import tensorfow tf.test.gpu_device_na... 查看原文 keras及tensorflow-...
关于安装tensorflow-cpu/tensorflow-gpu出现的问题及解决方案 关于安装tensorflow-cpu/tensorflow-gpu出现的问题及解决方案 安装前的准备: 1.首先确认自己的显卡驱动版本是不是最新版,如果不是最新版,则需要去英伟达官网下载与自己显卡驱动版本对应的cudatoolkit版本,并且查看自己的显卡内存是否大于等于4G,如果小于4G,建议...