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我正在通过GPU运行一个TensorFlow模型，并且一直在尝试将其分配给第一个GPU。但是TensorFlow仍然使用2个GPU的输出。我怎样才能改变这个行为。tf.config.experimental.list_physical_devices('/GPU:0')
浏览 17提问于2020-06-23得票数 0
有一个具有n个节点的kubernetes集群，其中一些节点上安装了多个NVIDIA 1080Ti GPU卡。
2.仅CPU，现在可以在任何地方调度它们，最好是在仅CPU的节点上。问题:当在安装了GPU的节点上调度启用了GPU的pod时，我希望能够决定我的pod将使用这些多个GPU卡中的哪一个GPU卡。此外，我正在考虑一个负载均衡器透明地坐在b/w GPU硬件和将决定映射的
浏览 2提问于2019-07-23得票数 1
问题类型：回归神经网络：3层Bi(隐藏向量大小: 200)，接着是两个完全连接的层每一个时代的样本数：~7,000+------------------------------------(仅<em
浏览 3提问于2018-01-13得票数 0
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keras检测不到gpu
、、、
我的keras-gpu有问题。 我用Anaconda安装keras-gpu。我的笔记本电脑有两个gpus。一个是nVidia GTX950M，另一个是英特尔集成graphics.When我运行这些测试代码， import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello但我使用我的keras-gpu，并运行以下代码。However this machine only has: ['/cpu:0', '
浏览 233提问于2019-01-19得票数 0
我们使用SLRUM在节点之间共享CPU和GPU资源。有时GPU作业无法提交，因为有人提交了完整的CPU作业。在这种情况下，它浪费了GPU资源。(节点资源: 48个CPU核心，4个GPU卡，-->限制CPU作业最多44个，保留4个GPU作业。)
浏览 39提问于2021-03-09得票数 1
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我正在设置一个Dask脚本，以便在PSC Bridge P100图形处理器节点上执行。这些节点提供2个CPU和32个CPU核心。我想启动基于CPU和GPU的dask-workers。CPU工作进程将启动：而GPU工作者则表现为：我的工作流由一组仅CPU任务和一组GPU任务组成，它们取决于CPU任务的结果。是否有一种方法
浏览 0提问于2019-08-20得票数 3
我需要以某种方式获得已安装和可用的GPU列表，并且对于检测到的每个GPU，我需要使用Java获取其品牌名称。 仅适用于Windows
浏览 18提问于2019-05-31得票数 0
Tensorflow Lite GPU加速适用于所有Android API，还是仅适用于8.1 ( mb仅适用于具有特定芯片的Nexus等特定设备)？框架是否需要任何设置才能激活GPU加速(在Java/Kotlin中)，或者它是否自动在CPU/GPU和CPU之间进行选择
有一些官方的tensorflow示例，我看到精简示例的最低版本是15API
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
我想在anaconda中使用TensorFlow创建两个独立的环境，一个仅支持CPU，这是从源代码编译而来的，另一个使用官方的Tensorflow二进制文件支持GPU。我已经使用conda create -n gpu --clone root用conda设置了两个环境。我使用source activate gpu激活我的新环境。但是，每当我使用pip安装TensorFlow版本时，旧的环境也会受到影
浏览 0提问于2017-01-18得票数 1
device_lib.list_local_devices()
浏览 10提问于2017-02-27得票数 5
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我需要针对我的应用程序的特定tensorflow-gpu版本1.12.0，因为我的系统中有cuda-9。我能够找到tensorflow cpu的whl文件，但无法找到tensorflow-gpu的whl文件。
浏览 1提问于2019-04-27得票数 4
我需要做一个有说服力的论证，一个好的GPU对于那些需要做某些计算并且可能愿意编写自己的代码来做这些计算的人来说是有价值的。我已经编写了CUDA代码，以便使用GPU快速完成计算，我想将其计算时间与仅使用CPU的版本进行比较。困难的部分是争辩说，我做了一个相当公平的比较，即使我不是在比较苹果。如何选择CPU和GPU才能使比较看起来合理？我最好的想法是选择CPU和GPU，价格差不多；有没有更好的方法？
浏览 1提问于2012-08-27得票数 0
python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) was explicitly assigned to /device:GPUdevices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0, /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
是否有一种方法要求作业具有--gres=gpu:X对S批处理和运行作业提交？要么让作业需要该标志，要么设置每个作业(如DefMemPerNode )的默认gpus数。当前设置为SelectType=select/cons_res我们希望用户总是定义gpu如果没有办法通过slurm配置，是否有办法强迫gpu使用仅通过slurm，并防止访问gpu而不提交
浏览 4提问于2022-02-15得票数 0
假设我在一台机器上使用多个GPU (0,1,2,3)，然后其他人也需要在这台机器上使用GPU。有没有办法在不终止培训并重新开始的情况下减少培训中的gpu使用量(即仅使用0和1)？
浏览 0提问于2021-05-22得票数 2
我正在使用cudaMemcpyPeerAsync()执行从gpu0到gpu1的异步memcpy。PS:我目前的实现工作得很好。
浏览 0提问于2013-09-22得票数 1
我需要从纯C函数main() (驻留在main.c中)中调用一个CUDA C函数foo() (驻留在gpu.cu中)。()；
#包括"gpu.h“extern "C”void (){.}我得到了错误：
void ()；()；(当然，我更喜欢在
浏览 1提问于2013-01-02得票数 3
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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？如果是，我是否可以设置为仅在适当的情况下自动运行GPU？(CUDA环境似乎设置适当，我还手动检查了tensorflow 2.1仅使用CPU，而tensorflow-<em
浏览 23提问于2020-04-01得票数 0
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tf.debugging.set_log_device_placement(True)print(c) 当前行为我正在尝试定义GPU1但是，代码是在GPU 0上执行的。/execute.cc:574] Executing op MatMul in
浏览 88提问于2020-08-29得票数 0
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