我一直在我的笔记本电脑上使用tensorflow for cpu,由于速度太慢,我决定转移到我的台式机上,使用tensorflow for gpu。
问题是,在我的台式计算机上,我不能像这样导入,而我可以在笔记本电脑上这样做:
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
所以我决
我遇到的问题是,我不能成功地把我的训练批次分成多个GPU。如果使用来自multi_gpu_model的tensorflow.keras.utils,则tensorflow将在所有可用的gpu(例如2)上分配全部内存,但如果监视nvidia,则只使用第一个gpu (gpu)达到100%。
我现在用的是tensorflow 1.12
单装置试验
model = getSimpleCNN(... some parameters)
model .compile()
model .fit()
正如预期的那样,数据由cpu加载,模型在gpu上运行,gpu利用率为97% - 100%:
创建mult
我在GPU上使用带有Keras和tensorflow 2.0的R。
在将第二个监视器连接到我的GPU之后,我在深入学习脚本期间收到此错误:
我的结论是GPU内存不足,解决方案似乎是这样的代码:
import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True # dynamically grow the memory used on the GPU
confi
我在用
Tensorflow 2.0
在遵循了从Tensorflow 1.14到Tensorflow 2.0的迁移指南之后,我从tensorflow.keras中导入了所有模块,而不仅仅是keras。但是下面的命令会给出属性错误-
from tensorflow.keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
Output: AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.backend' has no attribute 'tens
我在Python 3.6.8中安装了tensorflow-gpu和keras。但是当我尝试导入keras时,它给出了模块未找到的错误。此外,错误语句显示错误位于import tensorflow as tf的keras中的一行。如何让keras导入tensorflow-gpu而不是tensorflow?我是否必须转到库代码并更改它?或者还有什么解决方案呢?
导入所需的包和型号如下所示:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Activation, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.metrics import categorical_crossentropy
在本节中,我只是想检查GPU是否完美工作,但我发
我有一个python代码,它使用tensorflow进行机器学习。
需要注意的是,在安装tensorflow-gpu之前,代码在tensorflow上运行得很好。
在安装tensorflow-gpu并运行该文件后,会出现以下错误
File "fileName.py", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
File "/home/<xyz>/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 41
我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。 在训练模型时,它似乎没有使用GPU,因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像,而且我的gpu没有被Tensorflow拾取,因为tf.test.gpu_device_name()只显示CPU,如下面的tf.test.gpu_device_name() Tensorflow and Keras Versions in anaconda top -i output屏幕截图所示。
我跟踪了Jeff的youtube视频,用GPU安装了tensorflow。我有Eva nivida GTX 1660 Ti。之后,它显示GPU是不可用的。有什么不对劲的地方吗?谢谢
# What version of Python do you have?
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Versi
我遵循了这里提供的步骤:来安装与gpu一起工作的tensorflow,并使用cuDNN SDK,但出于某些原因,我仍然不能使用它,并且仍然会得到这个错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel was registered to support Op 'CudnnRNN' used by node sequential/cu_dnnlstm/CudnnRNN (defined at cudrnn.py:27) with these attrs: [input_mode=
我尝试使用Keras与tensorflow-gpu使用码头图像https://github.com/floydhub/dl-docker,但是keras使用的是tensorflow的cpu版本。我有cpu和gpu版本的tensorflow
cpu
root@08b5fff06800:~# pip show tensorflow
Name: tensorflow
Version: 1.3.0
Summary: TensorFlow helps the tensors flow
Home-page: http://tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author
任何有使用vast.ai进行云计算的经验的人都知道,当租用多个GPU时,您需要做一些设置来利用额外的GPU吗?
因为当租用6或8个GPU而不是仅仅一个GPU时,我不会注意到速度上的任何差异。我刚开始使用vast.ai进行云计算。
我使用的是默认的码头:用于深度学习框架TensorFlow ()的正式对接图像。
成功加载了tensorflow/tensorflow:夜-GPU-py3
然后再安装keras:
pip install keras
我还使用此方法检查了可用的GPU,所有GPU都被正确检测到:
from keras import backend as K
K.tensorflow_b