tf.config.experimental.set_memory_growth(device=gpu, enable=True) 以下代码通过tf.config.set_logical_device_configuration选项并传入tf.config.LogicalDeviceConfiguration实例,设置 TensorFlow 固定消耗GPU:0的 1GB 显存(其实可以理解为建立了一个显存大小为 1GB 的 “虚拟 GPU”): gpus = tf.config.list_physica...
问题三:麻烦问下机器学习PAI,本地单机训练没问题,配了tf_config开启训练报这个错大概是啥问题? tensorflow.python.framework.errors_impl.OperatorNotAllowedInGraphError: using atf.Tensoras a Pythonboolis not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function. Except...
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,2]),dtype=tf.float32,name='v1') v2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,3]),dtype=tf.float32,name='v2') init = tf.global_variables_initializer() # session执行init,然后查看变量值,之后保存 with tf.Session() as sess: sess.run(init) print('v...
在使用`tf.config.list_physical_devices('gpu')`之前,首先需要导入TensorFlow库。通过以下代码导入TensorFlow: ```python import tensorflow as tf ``` ### 步骤 2: 获取物理GPU设备列表 使用`tf.config.list_physical_devices('gpu')`函数来获取可用的物理GPU设备列表。这将返回一个包含所有GPU设备的列表。 `...
针对你的建议,以下是如何在TensorFlow中使用tf.config.list_physical_devices('gpu')来列出可用的GPU设备的详细步骤: 导入TensorFlow库: 首先,你需要确保已经安装了TensorFlow,并且在你的Python环境中可以正确导入。然后,你可以使用import tensorflow as tf来导入TensorFlow库。 python import tensorflow as tf 调用tf.co...
1、tf.config.experimental.set_visible_devices 2、tf.config.experimental.list_physical_devices 3、tf.config.experimental.set_memory_growth 4、tf.config.experimental.list_logical_devices PublicAPIfor tf.config namespace. 一、模块和函数 Modules: ...
tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU") tensorflow1.15要在config后面加个.experimental. 2.x不用加。
在使用tensorflow时，若遇到`tf.config.list_physical_devices('GPU')`报错，问题可能在于对版本的误解。对于tensorflow1.15版本，正确的调用方式为`tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`。这里需特别注意，在1.15版本中，`list_physical_devices`方法属于`tf.config.experimental`模块。对...
git--config 2019-12-10 16:23 − // */ // ]]> Table of Contents 1. 设置用户 1.1. 全局用户 1.1.1. 设置姓名、邮箱 1.1.2. 生成 SSH key 文件 1.1.3. 添加 key 到 github 账号上 1.1.4. 连接... heidekeyi 0 546 TF-IDF算法 ...
2. tf.function 高性能 TF 2.0 默认 即时执行模式(Eager Execution),灵活、易调试 追求高性能、部署模型时,使用图执行模式(Graph Execution) TF 2.0 的 tf.function 模块+ AutoGraph 机制,使用 @tf.function 修饰符,就可以将模型以图执行模式运行 注意:@tf.function修饰的函数内,尽量只用 tf 的内置函数,变量只...