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
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...补充知识：pytorch网络输入图片通道在前在后（channel_first和channel_last）的问题 刚开始学习pytorch卷积神经网络的时候，网络输入要求是(batch,3,32,32),...即网络要求channel_first,本地图片是channel_last,此时我们只需要使用numpy中的np.transpose()函数调整下通道的顺序即可。...多GPU使用问题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。
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...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存
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...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。...04 10:51:23.190105: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device
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。...欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一．...通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上宝贵的GPU内存资源。 在某些情况下，只需要分配可用内存的一个子集给进程，或者仅根据进程需要增加内存使用量。...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。...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。
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"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...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,
[开发技巧]·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。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...2.问题分析 通过对上述问题解读，应该可以通过以下的方法解决： 当一个训练任务默认占据所有GPU显存的时候，可以使用CPU进行新的任务（这显然不是最优方法，使用CPU进行新的任务速度会很慢） 当一个训练任务默认占据所有...'] = '0,1' # 打印 TF 可用的 GPU print(os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']) # -1 表示不使用GPU 0代表第一个 最后留个大家一个思考问题
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....1: cannot open shared object file: No such file or directory 可能更合理的做法应该是避免用户使用 GPU 的 tensorflow 的镜像，
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。
简单的来讲它是为了实现GPU运算的平台。...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...-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 注意事项： 如果直接运行官网给的代码，网速可能很慢，毕竟是外国的网站。...根据你想要的TensorFlow的版本，那么只需要修改tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 比如，我要TensorFlow-1.0.1版本，那么上面官网地址就修改为
我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn.../help/anaconda/ 这里记录下linux的安装方式： 所使用的系统: ubuntu16.10 安装步骤 1： 先登录到这个页面：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...nehaljwani/tensorflow-gpu Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary....7.5: cannot open shared object file: No such file or directory 这种问题，是说我们没有找到这个动态库，或者干脆就没有这个动态库. ....7.5,看了一下官方的文档： 给出的建议是： 可以使用.8.0来替代.7.5，我们命名一个.8.0的软连接为.7.5 我们先到/usr/lib/cuda/lib64 下： ln -s
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。...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。...然而这时的设备d1并不知道参数已经被更新了，所以在时间t2时，设备d1会继续将小球向左移动，使得小球的位置达到下图中白球的位置。??为了避免更新不同步的问题，可以使用同步模式。...tensorflow集群通过一系列任务(tasks)来执行tesnorflow计算图中的运算。一般来说，不同任务跑在不同机器上。最主要的例外是使用GPU时，不同任务可以使用同一台机器上的不同GPU。...多GPU样例程序将计算复制了多份，每一份放到一个GPU上进行计算。但不同的GPU使用的参数都是在一个tensorflow计算图中的。因为参数都是存在同一个计算图中，所以同步更新参数比较容易控制。
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练，发现需要安装cuda 9.0版本才可以，因为tensorflow默认的就是cuda 9.0，为了减少对tensorflow源码进行重构的时间，...repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda-9-0 不过安装完成之后，发现tensorflow-gpu...在查找相关资料后，可以安装单独的libcudnn 的包，其处理如下： CUDA_PATCH1="cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update...于是进行拷贝：sudo cp libcud* /usr/local/cuda/lib64 再次进入tensorflow，发现报错如下： ?...这个问题在官网上看到的是tensorflow-gpu 1.8.0的问题，于是升级到1.9.0，再次实验，果然顺利成功。如上图。
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"):
tensorflow 然后输入 conda info --envs 查看新环境是否创建成功 在创建成功之后进入创建的好的环境 输入 activate tensorflow 前面就会有出现一个括号（tensorflow...）在最前面 这就表明了进入了环境 安装tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu...=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu...中的配置 在pycharm中建立文件输入 import tensorflow as tf version = tf....__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功
一、环境配置版本信息： 安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，...GPU，安装成功则显示true，否则为false tf.test.is_gpu_available() 三、遇到的问题及解决方案： 1、安装完Anaconda后，会有一个默认的base运行环境，能否直接在默认的环境中安装...还是必须新建一个新的运行环境？ 不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false： （1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下： 框架：Tensorflow和Keras 方法 import tensorflow...=True #不全部占满显存, 按需分配 sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess) # 设置session 通过这种方法，就能合理的使用...补充知识：keras使用GPU的一些坑 keras安装 conda install tensorflow-gpu pip install keras 注意：不要使用conda安装keras，会检测依赖...，默认安装上tensorflow的CPU版本。...以上这篇解决Keras使用GPU资源耗尽的问题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。
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1...gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。...表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。...在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU，可以使用os.environ，如下： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client
Tensorflow是实验深度学习算法的绝佳工具。但是要利用深度学习的力量，需要利用计算能力和良好的工程技术。最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。...建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...https://jhui.github.io/2017/03/07/TensorFlow-GPU/ 多个进程，许多GPU 这是本文的真正意义所在。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。..._build_train_op() 为了强制进程使用特定的GPU，使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，它独立于分配工作进程的主进程。
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