tensorflow2添加命令使用cpu训练,和选择gpu https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_411.31_win10 昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了, 并且在对gpu使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了 怎么样才能随心所欲的...
WARNING:tensorflow:NCCL is not supported when using virtual GPUs, fallingback to reduction to one device INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0', '/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1') Model: "sequential" ___ Lay...
push-to-github.py 一、TensorFlow的建模流程.md 三、TensorFlow的层次结构.md 二、TensorFlow的核心概念.md 五、TensorFlow的中阶API.md 六、TensorFlow的高阶API.md 后记:一个吃货和一道菜的故事.md 四、TensorFlow的低阶API.mdBreadcrumbs eat_tensorflow2_in_30_days / 6-3,使用单GPU训练模型.md ...
Tensorflow 指定训练时使用的GPU: 场景:有一台服务器,服务器上有多块儿GPU可以供使用,但此时只希望使用第2块和第4块GPU,但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU,分别编号为0,1,这个时候我们可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决; import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # cuda...
#此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=10...
Tensorflow 指定训练时使用的GPU: 场景:有一台服务器,服务器上有多块儿GPU可以供使用,但此时只希望使用第2块和第4块GPU,但是我们希望代码能看到的仍然是有两块GPU,分别编号为0,1,这个时候我们可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决; import os