set_visible_devices(gpus[:2], 'GPU') 设置GPU 显存:默认情况下,TensorFlow 2 会自动占满多块 GPU 显存。如果需要手动设置 GPU 显存,可以使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 方法。例如,设置第一个 GPU 的显存为 1G 的代码为: import tensorflow as tf tf.config.experimental.set_...
可以使用 Python x86-64 3.10 安装 tensorflow-directml-plugin。 但不支持 tensorflow-directml-plugin 版本3.11 及更高版本。了解如何使用 tensorflow-directml-plugin 配置设备以通过 GPU 运行和训练模型。步骤1:最低(和最高)系统要求在安装 TensorFlow-DirectML-Plugin 之前,请确保 Windows 或 WSL 版本支持 TensorFlow...
在Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows 截图如下,比如你装TensorFlow-gpu2.4.0,需要CUDA11.0和CUDNN8.0,python3.6-3.8。 不过我装了TensorFlow2.5.0,下图根本没有提到,这。。。我都是挨个试的,最终确定了需要CUDA11.2和CUDNN8.1.0。 版本坑搞定很关键,那么开始...
该工具包在计算中,同时利用CPU和GPU进行数据计算,当处理图像任务时,优势较仅使用CPU处理十分明显,处理速度比单纯使用CPU提高10倍甚至百倍到千倍,极大地提高了开发效率。 GPU版TensorFlow安装后还不能换立即使用,因为需要调用GPU资源,所以需要安装GPU驱动。因为我用的N卡,因此还需要安装NVIDIA驱动CUDA和神经网络加速计算单...
在GPU和CPU之间切换执行:如果你想在GPU和CPU之间切换执行,可以使用tf.config.experimental.set_memory_growth方法来动态分配GPU内存,并使用tf.config.set_visible_devices方法来切换设备。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf # 设置GPU内存动态分配 ...
电脑:win10-64位,CPU- i7-10750H,内存16G,显卡 (GPU)——NVIDIA GeForce GTX 1650(算力:7.5),显存4G 基于Anaconda环境,使用Spyder和Jupyter notebook 虚拟环境Python版本3.7.11,TensorFlow_gpu 2.1.0,CUDA 10.1,CuDnn 7.6.5,Keras 2.3.1(可以尝试其他组合) ...
第一种选择是通过调用tf.config.experimental.set_memory_growth来打开内存增长,它尝试只分配运行时所需的GPU内存:它开始分配很少的内存,当程序运行时需要更多的GPU内存时,GPU内存区域会进一步扩展增大。内存不会被释放,因为这会导致内存碎片。为了打开特定GPU的内存增长,在分配任何张量或执行任何操作之前,使用以下代码。
3.windows用户想使用linux的 可以参考我的linux安装图解(详细) 二、安装tensorflow1.15(1的最后一个cpu版本) 在windows和linux下一致。 由于现在主要用2了,1就用cpu版本吧,ts1的gpu版本用的cuda8,版本过老,很多现在的显卡已经不能很好支持。 1.15是tensorflow1的最后一个版本,已经多年不再更新了,如果装2跳过这一...
现在这光景,单GPU都困难,何况多GPU训练。。。 几个需要注意的点 模型生成部分需要使用tf.distribute.MirroredStrategy 为了将batch size的数据均等分配给各个GPU的显存,需要通过tf.data.Dataset.from_generator托管数据,从迭代器加载,同时显式关闭AutoShardPolicy。如果不做这一步,显存分配可能会出问题,不仅显存会爆,还...
3. 安装TensorFlow 2.6.0激活新环境，`conda activate tf2`，然后安装TensorFlow 2.6.0：`conda install tensorflow=2.6.0`。等待安装完成。4. 添加搜索路径为了确保TensorFlow能够识别GPU，编辑bash配置文件：`vi ~/.bashrc`，在文件末尾添加以下内容：bashexport CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3...