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TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先在这里 确认你的显卡支持 CUDA。 CPU的版本安装很简单,我是在Anaconda下采样pip的方式安装的: Anaconda Prompt模式下,使用命令: pip install tensorflow 1. 可以使用如下代码来测试,...
总之，Torch在CPU和GPU上的运行原理基本相同，只是在计算性能方面存在差异，GPU通常较CPU更适合处理需要大规模并行计算的深度学习计算任务。
多个程序共用一个GPU,有时候会发生资源等待,所以耗时会增加。 一个程序用一个GPU,资源充足,不会发生资源等待问题,速度比多个程序用一个GPU快。 5个程序使用一个GPU 1个程序使用一个GPU
模型加载至 cpu 和 gpu 的方式 采用 from_pretrained 的方式,模型正常情况下,BertMoldel.from_pretrained() 是会 load 在 cpu 上的,内部 map_location 默认设置成 cpu,当使用 model.to(device) , 并且使用 dev…
返回True就大功告成了。如果装的是tensorflow-gpu,就输入 import tensorflow as tf 以及 tf.test.gpu_device_name() 返回 /device:GPU:0 就成功了。 最后看一下用cpu和gpu跑程序速度的区别,如图9和图10所示。 图9 CPU的速度 图10 GPU的速度 以后有想到的再补充,侵删~...
在cpu做numpy向量乘法需要消耗大量额外显存,在gpu做torch向量乘法只需要少量额外显存 发布于 2024-01-17 11:45・IP 属地浙江 1 人喜欢 分享收藏 举报 写下你的评论... 暂无评论登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境立即登录/注册...
在该示例代码中,我们首先生成一个128×128的随机矩阵x,然后使用torch.fft.fft2计算CPU上的fft,使用cuFFT计算GPU上的fft,并比较结果的正确性和速度。从结果可以看出,使用cuFFT计算GPU上的fft比CPU上的fft要快得多。 本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式...
cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1))3. gpu 1 -> gpu 0 torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})4. gpu -> cpu torch.load('modelparameters.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)