测试程序# Pythonimport tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto...(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device:
查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。...整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。...Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。...（gpu还是cpu版本、操作系统、Python版本等）。.../storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.0.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl 0x05 验证安装 这里跑一个小例子来验证一下
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。...首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的 2.在终端设置使用的GPU 如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES...=2 python test.py 这样就只会使用序号为2的GPU 3.在程序中指定使用的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘2’ 这里仅做一下记录...linux，GPU， py2.7 pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
tensorflow安装GPU版本主要要点 1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。...（可供参考） https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu 在英伟达控制面板，点击右下角的系统信息，可查看驱动的版本信息，点击上方的组件，可查看需要的...在安装好tensorflow-gpu后， 执行下面代码，如果打印use GPU true，则代表gpu安装完成，可以使用gpu进行训练。...import tensorflow as tf gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:", tf....__version__) print("use GPU", gpu_ok) 我的环境以及最终安装完成的版本（rtx2060驱动版本451.67，cuda10.0.130，cudnn7.6.2.24，tensorflow-gpu1.15.4
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...GPU和第二块GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py 3 动态分配GPU显存 # allow_soft_placement=True 没有GPU
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，请先确认你的显卡支持 CUDA。...我安装的是 GPU 版本，采用 pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 1....使用 pip 安装 tensorflow GPU版本 管理员身份打开cmd ?...image.png 输入： pip install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -ihttps...测试程序： importtensorflowastfa = tf.random_normal((100,100))b = tf.random_normal((100,500))c = tf.matmul
2 Example 例子来源于 gihub 上的一段 code，test_single_gpu.py，核心代码很简单，就是在第一块 GPU 上做一个矩阵的运算。...然后将这份代码放到 Tensorflow 的官方镜像里，docker build 一下，记得要选 GPU 的镜像，否则没有 CUDA 这些库是跑步起来的。...FROM tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3 COPY test_single_gpu.py / CMD ["python", "/test_single_gpu.py...apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: tensorflow-gpu labels: app: tensorflow-gpu spec: containers...: - name: tensorflow-gpu image: tensorflow-gpu-test 3 Summary 测试一段 GPU 的代码，将代码放到合适版本的 Tenorflow
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64...： sudo pip install --upgrade https://storage.proxy.ustclug.org/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.0.1.../ 七： 测试 上面步骤都完成后进入测试： >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...TensorFlow 操作同时有 CPU 和 GPU 的实现，操作将会优先分配给 GPU 设备。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
在配置好GPU环境的tensorflow中，如果操作没有明确地指定运行设备，那么tensorflow会优先选择GPU。...:0/task:0/gpu:0[ 2. 4. 6. ]从以上输出可以看出在配置好GPU环境的tensorflow中，tensorflow会自动优先将运算放置在GPU上。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么tensorflow参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么tensorflow会自动将它放到CPU...tensorflow默认会占用设备的所有GPU以及每个GPU的所有程序。如果在一个tensorflow程序中只需要使用GPU，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制。...os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"虽然tensorflow默认会一次性占用一个GPU所有显存，但是tensorflow也支持动态分配GPU的显存，使得一块GPU
\CUDA\v10.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU...TensorFlow 2.0 安装与测试 a....确认显卡 安装前要确认显卡是不是NVDIA的 命令行 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 b....测试 测试Tensorflow是否安装成功： 步骤： 打开cmd——>ipython——>import tensorflow as t f import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available...() 显示True，说明gpu版本已经安装成功
需要环境 Anaconda CUDA cuDNN 注：tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7，选择版本时要注意 CUDA安装 首先确认你的...gpu支持CUDA，在这里可以看到 ?...我用的是tensorflow1.4,因此cuda需要安装8.0版本的，安装9.0版本会报错，提示dll文件找不到下载地址 注：安装前需要先安装显卡驱动，可以去英伟达官网，下载GeForce Experience...安装tensorflow-gpu 使用命令pip install tensorflow-gpu 测试代码 运行代码可以看到，使用的是gpu而不是cpu了！！！...import tensorflow as tf # Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,
is_gpu_available import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() //返回false，gpu不成功 安装cuda，cudnn...地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive tensorflow各版本对应的cuda查看链接：https://tensorflow.google.cn.../install/source#linux 我安装的tensorflow2.4,cuda 11,cudnn 8安装完成后，提示 Could not load dynamic library ‘cusolver64
tensorflow 与cuda对应版本 ubuntu 1604.py3 Dockerfile FROM scratch ADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz
TensorFlow-Gpu 1.8安装 0.说在前面 1.Cuda与cuDNN 2.配置及测试 3.tensorflow-gpu 1.8 4.问题 5.作者的话 0.说在前面 终于又到周末了，大家周末快乐...今天主要分享一下TensorFlow新版gpu版本在win10上安装的问题 版本 Win10+PyCharm Cuda9.2 cuDNN7.1 tensorflow-gpu1.8 点击公众号右下角合作转载...Computing Toolkit\CUDA\v9.2 3.tensorflow-gpu 1.8 【安装】 注：目前tensorflow还不能支持cuda9.2，所以只能通过源码编译或者别人编译好的安装包安装...下载地址： https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/tree/master/1.8.0/py36/GPU/cuda92cudnn71sse2...下载这个wheel包后，使用pip install …..whl进行安装 【测试】 >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello
/tensorflow:latest-gpu 你会得到这样的结果: doc up 我们真正想要达到的目标是什么?...忘记GPU驱动程序版本的不匹配和共享 在Kubernetes或Rancher等生产工具中使用GPU-ready容器 下面是我强烈推荐给每个深度学习者的工具列表: 1.CUDA 首先，你需要一个CUDA工具包...开始一个TensorFlow服务 现在，让我们运行一个Tensorflow GPU-enable Docker容器。...在项目目录中创建包含以下内容的docker-compose.yml文件: version: '3' services: tf: image: gcr.io/tensorflow/tensorflow...:/notebooks 现在我们可以用一个单独的命令来启动TensorFlow Jupiter： doc up ?
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。
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...GPU ?...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。
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