总结:解决TF1.15+conda虚拟环境+单显卡Win机无法使用GPU的问题需要综合考虑多个方面。首先,确保TensorFlow版本与GPU版本兼容;其次,检查Conda虚拟环境的配置;最后,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定要使用的GPU设备。如果问题仍然存在,尝试其他可能的解决方案。通过遵循这些步骤,你应该能够解决无法使用GPU的问题并成功运行...
importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1' 经过测试 GPU比纯cpu在运行restnet18 快很多倍。 conda安装库时报错: conda install keras Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment:...
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0,1,3' 1. 2. 来指定使用的显卡。 假设现在我们使用上面的三张显卡,运行时显卡会重新按照0-N进行编号,有: [38664] rank = 1, world_size = 3, n = 1, device_ids = [1] [76032] rank = 0, world_size = 3, n = 1, device_ids = [0] ...
为了防止忘记上面调了那些参数,可以把命令写成shell脚本,即创建一个xxx.sh文件,把上面的这条命令放进去,然后赋予文件权限后用 ./xxx.sh 即可 还可以在y前面加上指令指定使用哪块GPU,比如 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dropout=0.6 --lr=0.005 > log_001.txt & 就是使用0号GPU 注意:对于Tensor...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"# 新建一个 graph.importtensorflowastf# 新建一个 graph.a=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a')b=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[3,2],name='b')c=tf.matmul(a,b)# 新建session with log_device_placement...
(若VS2013打开Samples_vs2013.sln发现加载失败,可以尝试卸载CUDA后重装。 warning都不用管, error C1083: 无法打开包括文件: “mpi.h”: No such file or directory也可以不用管。) 将keras后端切换为Theano 修改C:\Users\username\.keras\keras.jason ...
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) # tensorflow2.4 设置gpu--0 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 避免 Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set ...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:win7彻底卸载cuda
# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"# 这一行注释掉就是使用gpu,不注释就是使用cpu mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py --dataset_path MOT17_ROOT --model_dir ./trained_model/ 这是作者公开的MOT17-08的检测结果截图 我是在MOT16数据集上进行了测试: pythontest.py--dataset_pathdata/MOT16--model_dir./trained_model/