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我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。在训练模型时，它似乎没有使用GPU，因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像，而且我的gpu没有被T
浏览 20提问于2021-01-08得票数 1
我在没有使用CUDA的情况下制作了一个TensorFlow模型，但它非常慢。幸运的是，我访问了一台Linux服务器(Ubuntu 18.04.3 LTS)，它有一个GeForce1060，也安装了必要的组件-我可以测试它，CUDA加速工作。在我的虚拟环境中安装了tensorflow-gpu包(由于我的代码，只有1.14.0在运行)。 我的代码不包含任何与CUDA相关的代码片段。我假
浏览 12提问于2019-12-09得票数 0
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根据TensorFlow的说法，我已经在M1 (ARM) Mac上安装了。一切都很好。在的文档中，我发现下面的有点混乱
不必对现有的TensorFlow脚本进行任何更改，就可以将ML用作TensorFlow和TensorFlowdevice_name的默认值是“any”，这意味着multiple将选择系统上最好<
浏览 3提问于2021-04-19得票数 6
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现在，我已经在两个不同的conda环境(tf1.14-gpu和tf2.0-gpu)上安装了两个不同版本的tensorflow。1.14.0 gpu_py36he45bfe2_0 tensorflow-gpu，它会给出与'2.2.0-dev20200218'相同的</e
浏览 20提问于2020-03-30得票数 0
安装用于对象检测的TensorFlow有时很烦人，特别是当通过精调预先训练的模型启动自己的对象检测项目后出现有线错误时。如何正确安装最新的Tensorflow GPU支持和最新的CUDA/CUDNN？
浏览 21提问于2019-08-31得票数 0
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我理解Tensorflow需要(对于GPU计算)一个具有Nvidia计算能力的GPU >= 3.0。有许多这样的GPU可供选择。面向游戏的GPU，例如GeForce模型，要比面向计算的GPU(如Tesla )便宜得多。我有限的理解是，面向计算的模型可能缺少视频输出(不需要计算)，而游戏模型可能正在做32位的</em
浏览 5提问于2016-03-31得票数 6
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我目前正在运行一个pytorch模型，该模型定期调用tensorflow模型进行基准测试。我希望这两个模型都支持GPU，并在相同的脚本中运行。由于tensorflow基准测试代码直到过程结束都需要GPU内存，因此我选择在multiprocessing.Process中运行基准测试代码，以便我的pytorch模型可以在基准测试脚本运行后使用完整的在此期间，我偶然发现
浏览 48提问于2020-06-16得票数 0
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我用KerasVersion2.0.0和tensorflow版本0.12.1构建了坞映像的gpu版本。然后我运行了mnist教程，但意识到keras没有使用GPU。有人能让我知道是否有一些设置需要在keras使用GPU之前制作吗？我对所有这些都很陌生，所以如果我需要提供更多的信息，请告诉我。
我已经安装了 中提到的先决条件。Keras仍在以CPU版本的tensorflow作为后端运行。然而，我可能已
浏览 7提问于2017-09-06得票数 19
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我用GPU在机器上建立了带有TensorFlow后端的模型。现在我想在没有GPU的生产机器上使用这个型号。在没有安装TensorFlow后端的情况下，我不能使用这个模型，但是我也不能在没有GPU的机器上安装TensorFlow后端。
在没有GPU支持的情况下，可以为TensorFlow构建H2
浏览 2提问于2017-05-23得票数 1
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在网上使用各种博客，我试图测试他们的代码，看看他们是如何工作的。对于keras，我不知道为什么，但每次我运行一个模型函数时，它总是崩溃。如果我没有提供足够的信息，我很抱歉。我正在运行AMD GPU和CPU示例代码部分 train_generator,
steps_per_epoch = 100
浏览 2提问于2019-10-31得票数 1
我正在使用多个GPU (num_gpus = 4)来训练一个模型与多个塔。该模型在一组GPU上进行了良好的训练：CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0,1,2,3，而在第一次图求值时得到了CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0,1,4,5的OOM问题。0000:07:00.0总内存:7.92 GHz空闲内存: 7.81GiB W当前活动时创建上下文；现有: 0xcc4593a0 tensorflow/co
浏览 3提问于2017-04-15得票数 0
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self.device = torch.device('cuda‘如果torch.cuda.is_available()其他'cpu')
用于检查是否存在gpu的代码，如果没有，则使用Pytorch来使用如何使用tensorflow实现这一点？
浏览 15提问于2022-04-12得票数 0
我已经在Tensorflow 2.0中训练了一个模型，并且正在尝试改进当转移到生产时(在一个支持GPU的服务器上)的预测时间。在Tensorflow 1.xI中，使用冻结图可以得到预测的加速，但从Tensorflow 2开始就不再推荐这种方法了。通过阅读Nvidia对TensorRT的描述，他们认为使用TensorRT比单独使用Tensorflow可以加速7倍<e
浏览 9提问于2019-11-13得票数 4
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我知道，使用TensorFlow，可以手动控制我们声明变量的位置(例如: GPU上的神经网络的一半，另一个GPU上的其余部分)。尽管我们可以将变量手动放置在多个GPU 上，但是它们是否可以自动地放置在这些GPU上，例如使用自动变量放置？TensorFlow的文档似乎从来没有明确提到自动设备放置是否处理多个GPU情况。例如，假设我使用</e
浏览 3提问于2017-07-28得票数 1
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阅读：，它声明：
TensorFlow支持多个GPU和CPU。有关如何将GPU与TensorFlow结合使用的文档，请参阅TensorFlow如何为设备分配操作的详细信息，以及使用多个GPU的示例模型的CIFAR-1
浏览 1提问于2016-09-08得票数 21
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如何确定tensorflow是否使用gpu？当我检查任务管理器中的GPU时，它说它已经满了1%。我发现有一点，但我不知道显示是否也可能是不正确的信息。我发现计算对于CPU来说太快了，但实际上对于GPU来说太慢了.
安装了tensorflow和tensorflow-gpu，版本1.15。
浏览 1提问于2020-02-28得票数 0
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我已经尝试了多个资源来安装tensorflow-gpu。我有一块GeForce gtx10603 3GB的显卡。我安装了CUDA和CuDNN 10.0，并根据指南设置了路径。但是，我不能使用tensorflow-gpu。每当我试图检查它是否有gpu时，它都会给我一个错误。你们中有谁有你们遵循的最好的资源或建议吗？#1st way of checking
>>> import tensorflow a
浏览 23提问于2019-11-22得票数 0
我正在运行一个内核来学习Tensorflow模型，这是使用我的GPU。现在，在相同的conda环境中，我想评估以前学过的另一个模型，这个模型也是一个Tensorflow模型。我确信我可以在相同的conda环境下运行两个内核，但我不确定何时使用GPU。现在，如果我使用Tensorflow运行内核，它是否会以某种方
浏览 6提问于2022-05-10得票数 0
我是aws酿酒师的新手。我正试图在aws中建立一个模型，使用带有GPU支持的keras。下面给出了用于推断模型的码头底图。FROM tensorflow/tensorflow:1.10.0-gpu-py3
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends这是我用来检查GPU是否被烧瓶中
浏览 0提问于2018-12-11得票数 4
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在tensorflow中恢复ckpt模型需要花费大量时间。我目前使用的是tensorflow-gpu 1.0.0.rc0。我的模型大约500M，恢复模型大约需要1分钟。然而，当我使用tensorflow-gpu 0.11.0恢复相同的模型时，只需要几秒钟。知道为什么会这样吗？
浏览 25提问于2017-03-17得票数 2
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