我在让Keras使用GPU版本的Tensorflow而不是CPU时遇到了麻烦。我安装了Cuda和cuDNN，并使用以下环境：我想是我先安装了tensorflow的CPU版本--我不记得了，因为我花了一整天的时间让cuda和cudnn工作。0，即我的GPU：tensor
浏览 1提问于2017-05-12得票数 2
为此，我在我的挂盘上安装了tensorflow-gpu版本(我的笔记本没有GPU)。在PC (它检测并使用我的GPU没有问题)和笔记本电脑(它自动使用我的CPU)上，一切都运行得很好，没有问题。tensorflow-gpu tensorflow区别仅仅在于GPU</e
浏览 1提问于2018-10-03得票数 35
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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cpu。如何使用tensorflow实现这一点？
浏览 15提问于2022-04-12得票数 0
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我的数据集大约是450000×300，使用机器进行训练，即使使用并行性n_jobs=-1 (32 CPU，208 32内存)也比我想要的要慢得多。我附加了一个GPU (2倍NVIDIA特斯拉T4)，重新启动实例，然后再试一次。训练速度似乎不受这一变化的影响。
在木星中训练模型时，我需要做些什么来确保GPU确实被使用了吗？GPU对基于树的方法甚至有用吗？有文献表明它们是()，但我不完全理解是什么使GPU更适合不同类型的算法，除了它们很好地处理巨大的矩阵计算，例如深度学习。
浏览 8提问于2019-11-17得票数 0
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: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2/gpu/gpu_device.cc:918] 0: Y
2017-06-16 11:29:42.407021: I tensorflow/core/common_runtime/<e
浏览 1提问于2017-06-16得票数 0
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我使用带有CPU选项的组合体(据说它更健壮)，但是现在我想尝试一下GPU版本。有方便的方式切换吗？还是我应该重新安装完整的Tensorflow？GPU版本可靠吗？
浏览 0提问于2016-08-30得票数 10
如何在PyCharm (或其他环境)中使用TensorFlow GPU版本而不是CPU版本？
浏览 11提问于2021-08-11得票数 0
我在一个安装过程中看到，对于2.4个版本的tensorflow，在安装了nvidia cuda工具包和cuDNN之后，只需做"$ pip install tensorflow“(访问GPU)就足够了，而现在已经不需要做"$ pip install tensorflow-gpu”了。我也不做"$ pip install tensorflow-gpu“，我们是否遗漏了任何功能? (附在下面的图片供您参考)
浏览 2提问于2021-04-08得票数 1
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在最近的视频"XLA: TensorFlow，编译！“在2017 TensorFlow开发人员峰会上，演示者展示了一个类似于iPython的shell，并且能够查看经过JIT处理的程序集：并使用以下命令将其放入shell：
import IPython; IP
浏览 5提问于2017-02-25得票数 2
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我成功地将tensorflow-cpu安装为pip install tensorflow-cpu。import numpy as npfrom tensorflow.keras.layersys = np.array([-3.0, -1.0, 1.0, 3.0, 5.0,
浏览 3提问于2021-04-19得票数 2
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我之前安装了tensorflow-gpu v 0.12，它工作得很好，但是对于一个同事的代码，我需要v0.11。因此，我卸载了tensorflow和tensorflow-gpu 0.12，并尝试使用以下命令安装v0.11：
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflo
浏览 53提问于2017-01-13得票数 2
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。Keras仍在以CPU版本的tensorflow作为后端运行。然而，我可能已经找到了可能的问题。我通过以下命令检查了tensorflow的版本，并找到了其中的两个。
浏览 7提问于2017-09-06得票数 19
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我在Anaconda命令提示符下尝试了以下命令，这给了我结果，Version: 1.10.0Author: Google Inc.Author-email: opensource@google.comLocation: d:\softwares\pycond
浏览 1提问于2018-09-01得票数 7
我试图在一个新的conda环境中安装tensorflow，但遇到了一个不兼容的问题。首先，我使用conda search tensorflow-gpu -c conda-forge搜索可用的包，返回如下然后，我使用命令conda create -n tf27 python=3.8 tensorflow-gpu=2.7.0 -c conda-forge安装2.7.0版本，但是遇到了下面的错误conda信息：
浏览 7提问于2022-04-09得票数 0
我用tensorflow制作了神经网络，但tensorflow-gpu比cpu慢！tensorflow 2.1和tensorflow-gpu 2.1的总运行(训练)时间分别为130秒和330秒 我的CPU是i7-第7代，而GPU是geforce-930M(笔记本电脑环境)这是因为我的GPU比CPU慢吗？(CUDA环境似乎设置适当，我还手动检查了tensor
浏览 23提问于2020-04-01得票数 0
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我运行的是用tensorflow v1.13.1和keras v2.2.4编写的遗留代码。我无法修改代码以运行最新版本的tensorflow。由于keras现在已经合并到tensorflow中，我在通过pip安装tensorflow和keras的特定版本时遇到了问题。我发现anaconda可以选择在上面的版本中安装keras和tensorflow。但它不使用GPU，而是在CPU上运
浏览 34提问于2021-10-08得票数 5
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我在GCP上创建了一个具有8个CPU和1个GPU的VM实例(Nvidia Tesla)。现在，当我运行一个任务(针对自定义语言训练Mozilla的Deepspeech模型)时，我发现该程序只消耗了30%的CPU(在GCP监控页面上)。现在，我想减少CPU的数量，因为未来的任务将具有与初始任务相同的计算顺序(我的意思是，为什么要不必要地浪费资源？)。我应该将我的CPU计数减少到多少？是8个CPU的30%，还是应该重新运行任务，以查看CPU %是由单个<e
浏览 1提问于2019-04-15得票数 0
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它似乎自动使用gpu，但我不知道为什么。:0'):这很明显，它将使用gpu，我检查它使用了第一个gpu(索引为0)，正如我所预期的那样。但后来，我去掉了线重新缩进所有的角角模型。我运行了代码，它似乎仍然使用第一个gpu(与索引0)。据我所知，tensorflow不使用gpu，如果我不把它们留给它的模型。但是对于K
浏览 0提问于2018-12-26得票数 4
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