我如何知道tensorflow张量是在cuda还是cpu中?举个非常简单的例子:
import tensorflow as tf
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
# Place tensors on the CPU
with tf.device('/device:GPU:0'):
a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
# print t
我正在尝试使用一个gpu上的训练代码和另一个gpu上的eval代码来运行CIFAR10教程。我确信我的计算机上有两个gpus,我可以通过运行下面的简单示例来测试这一点:
但是,在CIFAR示例中,使用with device('/gpu:0')并不适用于大多数变量。我在gpu和cpu上尝试了很多不同变量的组合,或者在一个或另一个上尝试了所有的变量。对于某些变量总是有相同的错误,如下所示:
Cannot assign a device to node 'shuffle_batch/random_shuffle_queue': Could not satisfy ex
我在笔记本上安装了3种不同的OpenCL运行时:
GPU上的NVIDIA CUDA OpenCL
处理器上的Intel OpenCL SDK
POCL (也在CPU上)
因此,下面是clinfo结果的一部分
$ clinfo
Number of platforms 3
Platform Name Portable Computing Language
Platform Vendor T
我有一段必须同时在CPU和CUDA上运行的代码-GPU和另外一段单独在CPU上运行的代码。#define ENABLE_CUDA是我用来在整个应用程序中启用CUDA代码的工具。下面是我的代码...
# define ENABEL_CUDA is the preprocessor directive to turn ON/OFF CUDA code.
CPU and GPU code --This piece of code has to be executed irrespective of whether CUDA is ON / OFF.
standalone CPU code alo
我有这样一段代码,它可以像我的知识水平一样被分析、优化和高速缓存--因为我很可能得到它。它在CPU上运行的概念如下:
#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
for (int i = 0; i < numberOfTasks; ++i)
{
result[i] = RunTask(i); // result is some array where I store the result of RunTask.
}
碰巧的是,RunTask()本质上是一组线性代数操作,每次都在相同的非常大的数据集上重复操作,因此适合在GPU上
我可以使用 of OpenCV解码一个IP摄像机流或任何视频文件,使用它的路径。这个解码过程是像预期的那样使用GPU,到目前为止没有问题。下面是使用GPU解码的简单代码,代码运行良好:
int main()
{
const std::string fname("rtsp://user:pwd@192.168.1.108");
// const std::string fname("/path/to/video/file.mp4"); // this also works
cv::cuda::GpuMat d_frame;