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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。
cpu_test = 59.9秒 = 1分钟 gpu_train_epoch_1 = 7.8秒 gpu_train_epoch_2 = 7.6秒 gpu_test = 22秒 cpu gpu 5.一个GPU可运行多个程序 如下图,GPU-0同时运行了3个程序,使用率为86%;GPU-3同时运行了2个程序,使用率为40%。 只要显卡没被100%占用,那么其他程序也仍可以调用。 6.n个程序 vs 1个...
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~...
3 结果与问题——torch版本是cpu版本的4解决4.1 首先检查自己受否有安装cuda在命令行中输入nvcc -V 4.2 到官网去下载对应版本的torchStart Locally | PyTorch5 验证效果再次运行代码 ,发现成功万恶的环境2——安装的torch版本是cpu版本如何改为GPU版本 感谢 参考的链接 1 报错 2 检查 3 结果与问题——torch版本...
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...
("CPU fft时间: ", start.elapsed_time(end), "ms") # 使用cuFFT计算 x_gpu = x.cuda() start.record() y_gpu = cufft.fft2(x_gpu) end.record() torch.cuda.synchronize() print("GPU fft时间: ", start.elapsed_time(end), "ms") # 检查结果是否相同 y_cpu = y_cpu.cpu() np.testing...