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
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...TF的kernel中国定义了哪些操作可以跑在GPU上，哪些不可以，因此强制指定GPU会降低程序的可移植性。
问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。...然后删除了C:/ProgramFiles/NVIDIA GPU Computing Toolkit 在此之前只安装了VS2013，因此也重新安装了VS2017 重新安装CUDA10.0，检查环境变量有没有修改成功...CPU版本转成GPU版本 补充知识：Windows下卸载TensorFlow 1、激活tensorflow：activate tensorflow 2、输入：pip uninstall tensorflow...如果是gpu版本： 1、激活tensorflow：activate tensorflow-gpu 2、输入：pip uninstall tensorflow-gpu 3、Proceed（y/n）:y 以上这篇卸载...tensorflow-cpu重装tensorflow-gpu操作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。
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。...TensorFlow 操作同时有 CPU 和 GPU 的实现，操作将会优先分配给 GPU 设备。...请注意，我们不释放内存，因为这会导致内存碎片变得更糟。...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。.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上（机器本身有多GPU），而且需要依据系统参数动态调节，故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。...一种方式是全局使用tf.device函数生成的域，但设备号需要在绘制Graph前指定，仍然不够灵活。...，从而全局设置了tensorflow可见的GPU编号。...(config=config) 参考 多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置，还可以通过os包设置全局变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，代码如下： os.environ...with tf.device("/GPU:0"): matmul_sum = tf.add_n(c) print(matmul_sum) 以上这篇Tensorflow全局设置可见GPU编号操作就是小编分享给大家的全部内容了
[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...，MXNet与PyTorch需要手动编程去指定数据与运算的Device，这里不讨论这些方法之间的优劣，选择适合自己的就好了），默认充满GPU所有显存。...4.如何在多张GPU卡上使用Keras 我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。
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。
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...: TensorFlow is a machine learning library jjh_ppc64le/tensorflow-gpu | 1.2.1 | conda...: TensorFlow helps the tensors flow jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux...: TensorFlow is a machine learning library nehaljwani/tensorflow-gpu | 1.1.0 | conda...Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: tensorflow-gpu Summary: TensorFlow is a machine
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...说明GPU内存不够，要调小输入或网络单元。...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。
单GPU加速 使用GPU之前，需要确保GPU是可以使用，可通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。返回True则具有能够使用的GPU。...#实例化网络 model = Net() model.to(device) #使用序号为0的GPU #或model.to(device1) #使用序号为1的GPU 多GPU加速 这里我们介绍单主机多GPUs...(model) 单机运行时使用下面方法启动 python -m torch.distributed.launch main.py 使用GPU注意事项 使用GPU可以提升我们训练的速度，如果使用不当...，可能影响使用效率，具体使用时要注意以下几点： GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现异常中断的情况； GPU很快，但数据量较小时，效果可能没有单GPU好，甚至还不如CPU； 如果内存不够大，...以上这篇Pytorch 高效使用GPU的操作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。
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，...该安装教程选择的软件版本信息为：ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5...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
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): 。。。
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
微信公众号：OpenCV学堂 猫狗识别概述 之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。...第一步 下载与安装tensorflow与object detection API模块tensorflow安装与配置执行下面的命令即可 Python –m pip install –upgrade tensorflow-gpu...=1000 --num_eval_steps=200 --logalsotostderr 但是这个只会在CPU上正常工作，当使用GPU执行训练此数据集的时候，你就会得到一个很让你崩溃的错误 ERROR:...但是千万别高兴的太早，以为GPU训练对显存与内存使用是基于贪心算法，它会一直尝试获取更多内存，大概训练了100左右step就会爆出如下的错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError...网络使用GPU训练时，一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误 解决的方法，就是在训练命令执行之前，首先执行下面的命令行： Windows SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Linux
通过设置Keras的Tensorflow后端的全局变量达到。...import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF def get_session(gpu_fraction...=num_threads)) else: return tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 使用过程中显示的设置session...: import keras.backend.tensorflow_backend as KTF KTF.set_session(get_session()) 补充知识：限制tensorflow...(config=config)) 以上这篇Keras设定GPU使用内存大小方式(Tensorflow backend)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。
”] = “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...号设备 设备名称为’/gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/...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。..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client
最近需要使用 nvprof 此时cuda 程序运行的性能，下面对使用过程进行简要记录，进行备忘： 常用使用命令：nvprof --unified-memory-profiling off python... python run.py nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace -o prof.nvvp python run.py nvvp...prof.nvvp (使用 x11 forwarding) ....nvprof --print-gpu-trace python train_mnist.py #nvvp (可以使用x11 forwarding 使用，当然更适合在本机使用) nvprof -o...prof.nvvp python train_mnist.py （在GPU集群上生成 .nvvp文件） scp your_gpu_machine:/path/to/prof.nvvp .
背景 用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU 在TKE中添加GPU节点 在TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...')] 这个结果说明可以使用GPU进行计算 限制 GPU 内存增长 默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）的几乎全部内存。...为了将 TensorFlow 限制为使用一组特定的 GPU，我们使用 tf.config.experimental.set_visible_devices 方法。...要关闭特定 GPU 的内存增长，请在分配任何张量或执行任何运算之前使用以下代码。
1.创建图 在tensorflow中，一个程序默认是建立一个图的，除了系统自动建立图以外，我们还可以手动建立图，并做一些其他的操作。...下面我们使用tf.Graph函数建立图，使用tf.get_default_graph函数来获取图，使用reset_default_graph对图进行重置。...import tensorflow as tf import numpy as np c = tf.constant(1.5) g = tf.Graph() with g.as_default()...3.获取节点操作 获取节点操作OP的方法和获取张量的方法非常类似，使用get_operation_by_name.下面是运行实例： import tensorflow as tf import numpy...到此这篇关于TensorFlow使用Graph的基本操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow Graph操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
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