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TensorFlow会话的配置项

如果这个参数设置为True，那么一个操作在下列情况下会被放在CPU上运行： 1.操作没有GPU的实现 2.没有已知的GPU 3.需要与来自CPU的reftype输入进行协同定位 bool log_device_placement...比如TensorFlow在进程里可以看到8张GPU，而有人想把可见的GPU的5和3映射成”/gpu:0”和”/gpu:1”，那么他可以制定这个参数值为”5,3”。...注意：GPU驱动以某种顺序提供给进程可见的GPU，但是这个顺序并不保证与机器上的物理的CPU的id有任何关系。这个域用以重新从可见到虚拟建立映射，这就意味着这个操作在进程启动之后。...在启用了GPU的TensorFlow中，这个选项为True，意味着所有的CPU的张量将被分配Cuda的固定内存。通常情况下，TensorFlow会推断哪些张量应该分配固定内存。...特别是它允许用户在往图中添加了一个无法满足的其放置位置限制的节点后，还能够继续进行会话。

2.2K40

如何处理TensorFlow中的InternalError: Blas GEMM launch failed

这可能是由于GPU内存不足、驱动问题或TensorFlow配置不当引起的。...InternalError的常见原因 2.1 GPU内存不足 在进行大规模矩阵运算时，如果GPU内存不足，可能会导致这个错误。...in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 3.4 使用CPU进行计算 在GPU内存不足的情况下，可以考虑使用CPU...QA环节 Q: 为什么会出现InternalError: Blas GEMM launch failed？ A: 这个错误通常是由于GPU内存不足、驱动问题或TensorFlow配置不当引起的。...表格总结 方法 描述 确保GPU内存充足 确保进行大规模运算时有足够的GPU内存 更新GPU驱动 使用最新的GPU驱动版本 配置GPU内存分配策略 动态分配GPU内存 使用CPU进行计算 在GPU内存不足时

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    keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量（GPUCPU使用）

    于是乎有以下五种情况： 1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 ---- 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano...设置系统变量的方法 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "8,9,10,11,12,13,14,15" 注意，在代码中指定设备时，重新从0开始计，而不是从8开始。...---- 五、tensorflow + CPU充分使用 来自博客：TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速 num_cores...如果值为0，TF会自动选择一个合适的值。...allow_soft_placement=True， 有时候，不同的设备，它的cpu和gpu是不同的，如果将这个选项设置成True，那么当运行设备不满足要求时，会自动分配GPU或者CPU。

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    如何修复TensorFlow中的`ResourceExhaustedError

    引言 在深度学习训练过程中，尤其是使用TensorFlow时，ResourceExhaustedError是一个常见的问题。这个错误通常由内存不足引起，可能是由于GPU显存或CPU内存被耗尽。...什么是ResourceExhaustedError ResourceExhaustedError是TensorFlow中的一种运行时错误，表示系统资源（如GPU显存或CPU内存）不足以完成当前操作。...解决方案： 手动释放内存：在不需要变量时手动删除，并调用tf.keras.backend.clear_session()来清理会话。...高级解决方案 4.1 分布式训练 原因：单个GPU或CPU的内存不足以应对大规模模型或数据。 解决方案：使用TensorFlow的分布式策略。...A1：可以使用nvidia-smi命令来监控GPU显存使用情况。 # 示例代码 nvidia-smi Q2：为什么减小批量大小能解决内存不足问题？

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow

    在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。...管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。...注意，我们第二次运行图（计算c）时，由于 TensorFlow 需要计算的所有节点c都已经放置，所以不使用布局器。 动态放置功能 创建设备块时，可以指定一个函数，而不是设备名称。...此外，由于b依赖于a，所以我们可以通过在[b]而不是[a,b]上创建控制依赖关系来简化前面的代码，但在某些情况下，“显式比隐式更好”。 很好！...由于目前没有办法阻止服务器，这实际上会永远阻止： server.join() # blocks until the server stops (i.e., never) 开始一个会话 一旦所有任务启动并运行

    1.3K10

    Tensorflow多GPU使用详解

    介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...因为没有指定特定的设备来执行 matmul 操作，TensorFlow 将会根据操作和已有的设备来选择(在这个例子中是 gpu:0)，并且如果有需要会自动在设备之间复制张量。...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。...由于未明确指定设备用于 MatMul 操作，因此 TensorFlow 运行时将根据操作和可用设备（本例中为 gpu:0）选择一个设备，并根据需要自动复制设备之间的张量。...TensorFlow 在指定的设备不存在的情况下自动选择现有的受支持设备来运行操 作，则可以在创建会话时在配置选项中将 allow_soft_placement 设置为 True。

    5.8K40

    实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速

    但在本节中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。...在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。...比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 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。...不过，尽管g2.8xlarge实例有4个GPU，在默认情况下，TensorFlow只会将运算优先放到/gpu:0上。于是可以看见在上面的程序中，所有的运算都被放在了/gpu:0上。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。

    1.2K70

    用GPU进行TensorFlow计算加速

    但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。...在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。...比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 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。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。

    2.3K00

    实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速

    然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。...比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 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。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。

    1.4K80

    机器学习入门之HelloWorld（Tensorflow）

    这个不用执行 安装tensorflow。开发机需要设置代理，否则在安装python包过程中可能会出现 “由于目标计算机积极拒绝，无法连接。” 错误。 ?...公司的一些笔记本是技持NVIDIA显卡的，可以安装cuda，GPU比CPU快很多，不过笔记本的显存不大，小模型还可以跑，大模型建议在本地用CPU跑通，到Tesla平台上训练。 ?...可以看到loss在收敛，accuracy在提高。由于训练集曲线反应的是当前batch的loss和accuracy，batch size相对不高，抖动较大。而验证集是全部图片进行测试，曲线较平滑。...6 CPU & GPU & multi GPU CPU， Tensorflow默认所有cpu都是/cpu:0，默认占所有cpu，可以通过代码指定占用数。...(https://www.tensorflow.org/programmers_guide/using_gpu)，Tensorflow默认占用/gpu:0, 可通过指定device来确定代码运行在哪个gpu

    1.3K81

    解决TensorFlow中的UnknownError：未知的内部错误

    由于其名称中的“未知”性质，这个错误往往难以追踪和解决。然而，通过理解其可能的来源和常见的解决方法，我们可以更有效地应对这一问题。 正文内容 1. 什么是UnknownError：未知的内部错误？...UnknownError的常见原因 2.1 硬件问题 GPU内存不足或硬件加速器的驱动程序不兼容，可能导致未知错误。...2.2 TensorFlow版本兼容性 不同版本的TensorFlow与硬件或操作系统之间可能存在兼容性问题。 2.3 内存管理问题 训练过程中内存泄漏或内存不足可能导致未知错误。...pip install --upgrade tensorflow 3.3 优化内存使用 通过调整批量大小或模型架构来减少内存消耗，避免内存不足导致的错误。...QA环节 Q: 为什么会出现UnknownError？ A: 这个错误通常是由于硬件资源不足、TensorFlow版本兼容性问题、内存管理问题或操作系统配置导致的。

    1.1K10

    tensorflow的GPU加速计算

    tensorflow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备，比如CPU在tensorflow中的名称为/cpu:0。...在默认情况下，即使机器有多CPU，tensorflow也不会区分它们，所有CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。...在tensorflow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...而在报错的样例代码中给定参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，tensorflow在声称会话时可以指定allow_soft_placement参数。...(0, name="a_gpu")# 通过allow_soft_placement参数自动将无法在GPU上的操作放回CPU上。

    7.8K10

    实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速

    然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。...比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 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。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的，所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题，TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。

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    ·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

    1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...GPU显存大小 这个是笔者比较推荐的方式，由于TensorFlow&Keras运行一个运算任务时会占据所有显存，其实有时并没有用到那么多。...-1代表不使用，0代表第一个，1代表第二个 以两个GPU举例，第一个任务开头可以使用如下，第二个任务就把0改为1，多个GPU方法类似。注意一点要放置在开头位置。...有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行 大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行” 数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据...分布式 keras的分布式是利用TensorFlow实现的，要想完成分布式的训练，你需要将Keras注册在连接一个集群的TensorFlow会话上： server = tf.train.Server.create_local_server

    1.7K20

    TensorFlow中的计算图

    其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3.1 图的启动 启动计算图的第一步是创建一个会话（Session）对象，如果没有任何的创建参数，会话构造器将启动默认图。...3.3 硬件调度 在实现上，TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。...一般你不需要显式指定使用CPU还是GPU，TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU，TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作。...为了让TensorFlow使用这些 GPU，开发者可以用with tf.device()语句将Operation明确指派给特定的CPU或GPU 来执行。

    2.5K10

    TensorFlow修炼之道（3）——计算图和会话（Graph&Session）

    import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") # 通过 a.graph 可以获取张量 a 所属的计算图，由于没有手动指定，所以它应该与默认的计算图是一个...默认情况下，新的tf.Session将被绑定到当前的默认图 — 且只能运行当前默认图中的操作。 如果在程序中使用多个图，你可以在构建会话时指定一个显式的tf.Graph。 config。...将其设置为True以启用“软”设备布局算法，当运算无法在GPU（比如：没有GPU资源、运算输入包含了对CPU计算结果的引用等）时，程序不会报错，而是调整到CPU上。 cluster_def。...在执行之前，可以控制TensorFlow对图的优化。 gpu_options.allow_growth。...将其设置为True以更改GPU内存分配器，以便逐渐增加分配的内存量，而不是在启动时分配大部分内存。

    1.9K40

    使用GPU

    支持的设备 在典型的系统中，有多个计算设备。在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。..."/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现，则在将操作分配给设备时，GPU设备将被赋予优先级。例如， matmul具有CPU和GPU内核。...TensorFlow在会话上提供两个配置选项来控制。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。 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。...gpu:2"]()]] 如果您想TensorFlow自动选择现有的支持机构运行的情况下，指定一个不存在的操作，您可以设置allow_soft_placement以True创建会话时的配置选项。

    1.9K50

    如何解决 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle) 错误

    通常，这个错误发生在以下几种情况下： GPU 内存不足：当前任务需要的内存超过了 GPU 可用内存。 CUDA 驱动问题：CUDA 驱动和库的版本不匹配，或者环境配置错误。...多任务争用 GPU 资源：多个程序或进程占用了 GPU 资源，导致内存不足。 硬件故障或驱动问题：显卡硬件故障或驱动版本不兼容。...1. 检查 GPU 内存使用情况 GPU 内存不足是最常见的原因之一。我们可以使用 nvidia-smi 命令来检查当前 GPU 的内存占用情况。...重启机器或显卡 有时，GPU 内存没有正确释放或者被占用，导致后续任务无法正确初始化。尝试重启机器或者单独重启 GPU 驱动，可以解决这种问题。...设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量（指定 GPU 0）： export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 这将使得应用只使用 GPU 0，而忽略其他 GPU。 8.

    2.1K00

    深度学习框架TensorFlow 官方文档中文版

    一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法....为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的 结果, 你必须在会话里启动这个图. 在一个会话中启动图 构造阶段完成后, 才能启动图....在实现上, TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU)....一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作....目前支持的设备包括: "/cpu:0": 机器的 CPU. "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话. "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.

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