问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。...然后删除了C:/ProgramFiles/NVIDIA GPU Computing Toolkit 在此之前只安装了VS2013，因此也重新安装了VS2017 重新安装CUDA10.0，检查环境变量有没有修改成功...CPU版本转成GPU版本 补充知识：Windows下卸载TensorFlow 1、激活tensorflow：activate tensorflow 2、输入：pip uninstall tensorflow...如果是gpu版本： 1、激活tensorflow：activate tensorflow-gpu 2、输入：pip uninstall tensorflow-gpu 3、Proceed（y/n）:y 以上这篇卸载...tensorflow-cpu重装tensorflow-gpu操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
版本还不能高于2.10）中，已经同时支持CPU、GPU训练，不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 ...首先，和Anaconda环境配置其他库一样，我们需要打开Anaconda Prompt软件；如下图所示。 随后，将会弹出如下所示的终端窗口。 ...运行这一代码后，我们重新运行一次pip install --upgrade tensorflow这句代码即可。可是在我这里，重新运行这句代码后，又出现了如下图所示的问题。 ...当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。...如果大家的电脑上没有GPU，或者不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，相当于已经完全成功了，后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可；但是对于电脑上有GPU，并且也希望让GPU
禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡：GTX 1066...CPU ?...简单测试：GPU比CPU快5秒 补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项： with tf.Session(config=tf.ConfigProto...(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时...以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在文章Anaconda配置CPU、GPU通用的tensorflow以及新版本tensorflow实现GPU加速的方法中，我们已经介绍了Windows平台下，配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法...；而在本文中，我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中，CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...本文分文两部分，第1部分为CPU版本的tensorflow库的配置方法，第2部分则为GPU版本的tensorflow库的配置方法；如果大家的电脑有GPU，那么就直接跳过第1部分，从本文的第2部分开始看起就好...tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的，我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库，自然是无法在GPU中加以运算了。 ...，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有
这款GPU拥有4个SM（streaming multiprocessor），每个SM有4*8=32个Core，一共有4*4*8=128个Core（此处的Core并不可以和CPU结构图中的Core对等，它只能相当于...之后我们称GPU的Core为cuda核）。 再对比一下CPU的微架构和架构图，以FP mul“执行单元为例”，一个CPU的Core中有2个，六核心的CPU有12个。...虽然我们不知道GPU cuda核的内部组成，但是可以认为这样的计算单元至少等于cuda核数量——128。 128和12的对比还不强烈。...5120这个和12已经不是一个数量级了！ 如果说cuda核心数不能代表GPU的算力。那我们再回到上图，可以发现这款GPU提供了640个Tensor核心，该核心提供了浮点运算能力。... 如果我们在使用CPU运行代码时遇到上述瓶颈，则是考虑切换到GPU执行的时候了。
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了，但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢？...如果是 tensorflow-gpu 的镜像，正常来说应该是需要 GPU 的，但是有可能用户想要运行在 CPU 上呢？...虽然需求是不太合理的，既然使用了 tensorflow-gpu 就应该运行在 GPU 上，不然跑在 CPU 上干啥呢？...目前的调度逻辑，对于此类任务，会被调度到只有 CPU 的机器上，而这些机器不仅没有安装 CUDA 的库，并且也没有使用 nvidia-docker，那么在 import tensorflow 的时候，这类...而又要运行到 CPU 的机器上。
with……device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作： import tensorflow as tf import numpy as np with tf.Session() as...使用资源 上文的tf.ConfigProto函数生成的config之后，还可以设置其属性来分配GPU的运算资源，如下代码就是按需分配 import tensorflow as tf import numpy...同样，上述的代码也可以在config创建时指定， import tensorflow as tf import numpy as np gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth...gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.5) 上述代码的含义是分配给tensorflow...到此这篇关于tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow指定CPU与GPU运算内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
.x/安装指南.md CPU安装: pip install tensorflow GPU安装: pip install tensorflow-gpu 【别慌，GPU需要先安装以下内容】 注意: 不要同时安装...cuDNN SDK（> = 7.4.1） （可选） TensorRT 5.0 可以改善延迟和吞吐量，以在某些模型上进行推断。...cuda和cudnn对应关系应该没问题，但是tensorflow版本不能过高，否则会出错。...并验证 GPU安装: sudo pip3 install tensorflow-gpu from __future__ import absolute_import, division, print_function...- 信息来源: https://tensorflow.google.cn/install/gpu https://tensorflow.google.cn/guide/gpu https://blog.csdn.net
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。...只是用cpu的情况 with tf.device("/cpu:0"):
一，卸载CPU版本，如下图 之前我已经安装了anaconda，现在检查它的版本以及环境。...再次输入conda info –envs，结果如下图所示： 输入conda creat -n tensorflow-gpu pip python=3.6安装tensorflow-gpu环境， 再次检查可以看出我们成功创建...tensorlfow-gpu环境： 二，安装CUDA和CuDNN 1.查看自己的显卡 只有NVIDIA显卡才支持用GPU跑TensorFlow，查询GPU是否支持CUDA，一般要计算能力在3.0以上才适合...3.安装CUDA 首先看看tensorflow和CUDA以及 cuDNN对应的版本。...–upgrade tensorflow-gpu==1.12.0 验证成功安装 (tensorflow-gpu) C:\Users\2018061801>python Python 3.6.9 |Anaconda
查看 Tensorflow 是GPU还是CPU版本 在Python环境中输入： import os from tensorflow.python.client import device_lib...TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices()) [name: "/device:CPU...:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 1200794696603410792 , name:..."/device:GPU:0" device_type: "GPU" memory_limit: 2454712320 locality { bus_id: 1 links { } } incarnation...未经允许不得转载：肥猫博客 » 教你如何一招查看 Tensorflow 是GPU版本 or CPU版本
今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。...用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况：from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices...()) 可用设备为：[name: "/device:CPU:0"device_type: "CPU"memory_limit: 268435456locality {}] 原来只有一个CPU设备可用了。...于是检查下tensorflow的版本情况：pip3 list各应用版本为：tensorflow 1.10.1tensorflow-gpu 1.9.0原来我升级了tensorflow...版本，忘记了升级tensorflow-gpu版本，现在两个版本有代差，而tensorflow默认选择版本高的CPU版本来计算了。
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。...以下是测试机配置： CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows...10 无论是cpu和显卡都是目前常见的配置，并不是顶配（等4090能够正常发货后我们会给出目前顶配的测试结果） NVIDIA GPU 术语解释 CUDA 是Compute Unified Device...测试方法 GPU的计算速度仅在某些典型场景下比CPU快。在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...总结 在本文中，通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。
构建多GPU代码 结构 先构建单GPU代码 写个函数multi_gpu_model(num_gpus)来生成多GPU代码，并将对象保存在collection中 feed data run 如何构建单GPU...代码 见之前博客构建TF代码 不要在单GPU代码中创建optimizer op,因为是multi gpu，所以参数更新的操作是所有的GPU计算完梯度之后，才进行更新的。...如何实现multi_gpu_model函数 def multi_gpu_model(num_gpus=1): grads = [] for i in range(num_gpus): with...with tf.device("cpu:0"): averaged_gradients = average_gradients(grads)# average_gradients后面说明...建立多GPU训练模型 3. 建立单/多GPU测试模型 4. 创建Saver对象和FileWriter对象 5.
TensorFlow-gpu 1.安装Anaconda 进入官网(https://www.anaconda.com/) – get started- Install Anaconda Individual...3.执行 pip list 查看tensorflow-gpu 版本 ?...4.根据版本查找需要的cuda和cudnn版本并下载 5.cuda安装一直下一步即可 6.cudnn文件解压后出现4个文件（夹） 将其复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...opencv-pyhton 执行pip install opencv-contrib-python 总结 到此这篇关于TensorFlow-gpu和opencv安装详细教程的文章就介绍到这了,更多相关...TensorFlow-gpu和opencv安装内容请搜索ZaLou.Cn
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0)，2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。...支持多GPU, 需要自己编程，参考http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_multi_gpu.html# 2. tensorflow...说明GPU内存不够，要调小输入或网络单元。...代码如下： import numpy as np import cv2 path = r"C:\Users\X_man\Desktop\image\cat.jpg" image = cv2.imread...image.shape) （32，32，3） image = np.transpose(image,(2,0,1)) print(image.shape) （3，32，32） 以上这篇关于Theano和Tensorflow
分别是CPU线程，DRAW线程，和GPU线程。 CPU线程：顾名思义，运行在CPU上，用于计算游戏中的所有逻辑，比如每个游戏对象的模型位置，动画计算结果（位置）。...DRAW线程：该线程大部分逻辑运行在CPU上，部分逻辑运行在GPU上，这一个线程的主要功能是决定场景中的哪些部分最终会参与渲染。 GPU线程：实际渲染发生的地方。...这就是cpu和gpu线程之间的线程同步。...视锥剔除：简单点说，视锥其实就是摄像机的视角，像个锥子一样任何没在这个画面中的对象，都会被剔除掉，不参与渲染。...这就是为什么，天空盒以及地形这种东西，像屎一样甩不掉，总是会被渲染到（所以地形可以分小块做）。
它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。...GPU是现代游戏的重要组成部分，能够提供更高质量的视觉效果和更流畅的游戏体验。GPU在人工智能中也非常有用。 CPU和GPU的区别 CPU和GPU有很多共同之处。...但是，CPU和GPU的架构不同，且各自的构建目的也不同。 CPU适用于各种任务，尤其是那些对延迟或每核性能有重要要求的任务，如网页浏览。...在当前的生成型AI生态系统中，传统的图形处理器（GPU）已经无法满足日益增长的速度和需求。...LPU和GPU性能对比 LPU推理引擎是世界上第一款专为推理性能和精度而设计的语言处理单元推理引擎。LPU位于数据中心，与能够进行训练的CPU和图形处理器并列，客户可以选择在本地部署或通过API访问。
目录 前言 GPU功耗检测方法 CPU功耗检测方法 sudo的困扰与解决 完整功耗分析示例代码 转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 前言 相关一些检测工具挺多的...但如何通过代码的方式来实时检测，是个麻烦的问题。通过许久的搜索和自己的摸索，发现了可以检测CPU和GPU功耗的方法。如果有什么不对，或有更好的方法，欢迎评论留言！ ...= pynvml.nvmlDeviceGetPowerUsage(handle) / 1000 这个方法获取的值，跟使用“nvidia-smi”指令得到的是一样的。 ...通过查看源码，发现他是有获取CPU功耗部分的代码，所以就参考他的源码写了一下。 ...= float(msg.decode('utf-8')) 完整功耗分析示例代码 提供一个我自己编写和使用的功耗分析代码，仅供参考。
另一方面，在个人训练深度学习模型时，也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。...在谷歌云训练深度学习模型，价格上 CPU 比 GPU 更划算 数据中心的大战下，个人使用云端 CPU 和 GPU 的情况前苹果软件工程师 Max Woolf 一直在使用 Keras 和 TensorFlow...他在更便宜的 CPU 上做深度学习后发现，训练速度只降低了一点点。于是，Max 对云端 CPU 和 GPU 两种虚拟机的定价机制做了深入分析，看看 CPU 是否更适合他的需求。...安装配置 Max Woolf 此前已经写过基准测试的脚本（参见 https://github.com/minimaxir/deep-learning-cpu-gpu-benchmark）和其他所需的代码...在平衡训练速度和成本方面，用 16 核 CPU + 编译的 TensorFlow 似乎是最佳选择。编译的 TensorFlow 库有 30％-40％ 的速度提升，这是个惊喜。
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