但是每次我运行代码时，tensorflow并不是在使用GPU，而是使用CPU。我已经安装了最新版本的tensorflow。附加下面的详细信息。python => 3.9.5\CUDA => 11.3\在运行过程中，我得到了带有警告消息的以下输出。您可以尝试使用较小的批处理大小来观察性能影响。如果要禁用此功能，请设置TF_ENABLE_GPU_GARBAGE_COLLECTION=f
浏览 2提问于2021-07-28得票数 0
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Keras没有使用我的GPU，尽管tensorflow似乎可以很好地运行它。('/gpu:0'):结果是一样的。除了速度和明显的CPU使用率之外，我不知道如何判断Keras是否在使用GPU。
我还从tensorflow文档中运行了这个示例，在我的终端中，我可以清楚地看到它使用了GPU。打
浏览 2提问于2018-10-23得票数 0
我使用谷歌云VM与4特斯拉K80 GPU的。
ValueError:要用gpus=4调用multi_gpu_model，我们希望有以下设备可用：'/cpu:0‘、'/gpu:0’、'/gpu:1‘、'/gpu:2’、'
浏览 0提问于2018-10-23得票数 3
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现在，当我安装Tensorflow-gpu 2时，我可以很容易地检查它是否使用gpu作为：print("Num GPUs Available: ", len但是，我需要使用Tensorflow-gpu-1.15。/gpu_device.cc:1641] Cannot dlopen some GPU libraries.Skipping registering GPU dev
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
我有一个关于使用多个gpu处理的问题。我使用了4个gpus，并尝试了简单的A^n + B^n示例，如下所示。单GPU使用tf.device('/gpu:0')：....tf.matpow代码.使用tf.device('/gpu:1&#
浏览 5提问于2017-01-10得票数 2
当我玩游戏时，我经常看性能数字，比如CPU的使用，GPU的使用，内存的使用等等。让我们谈谈GPU在PC上的使用。以下是我的观察:有两种游戏：GPU使用率差:这些游戏同时产生的FPS不足60，GPU使用率不足90%。(FPS限制为60)
40 FPS，50% GPU</
浏览 0提问于2015-12-08得票数 1
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我正在尝试使用gpu::split来分割2通道GpuMat。下面是我的代码 gpu::GpuMat splitted_gpu[] = {gpu_zeros,gpu_zeros};
gpu::split(complex_gpu,spli
浏览 0提问于2013-12-09得票数 3
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Tensorflow允许指定进程使用的最大部分GPU内存：import keras使用上面的代码，我的代码最终消耗了大约2203MB/7982MB的GPU RAM。现在我的代码有时会在各种不同的GPU上执行。并且gpu使用率在它们之间不能很好地工作(因为
浏览 2提问于2020-02-06得票数 0
我使用 (当前稳定版本)。我用gpu::CascadeClassifier_GPU::detectMultiScale来检测人脸。我想使用它异步与我的CUDA内核代码，我在单独的cudaStream_t启动。但是默认情况下，CascadeClassifier_GPU在默认的零流中启动，这使得在GPU上不可能启动任何对此异步的操作。正如我在这里所看到的，没有办法将gpu::Stream用于CascadeClassifier_GPU：
我可以将
浏览 3提问于2014-12-17得票数 1
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我想使用多个GPU来训练keras模型。我的理解是，您目前不能使用XLA来训练多个gpus。问题是我不知道如何关掉XLA。每个gpu都被列为xla GPU。作为参考，我在最新的Ubuntu桌面上使用3 RTX2070s。nvidia-smi确实显示了所有3个gpus。
我尝试过卸载和重新安装tensorflow-gpu。这没什么用。', '/gpu:0', '/gpu:1&#
浏览 0提问于2019-08-09得票数 5
虽然GPU可以被检测到，但每当我训练mask_rcnn_coco.h5时，我都要花很长的时间才离开它大约30分钟，甚至连一个时间段都没有完成。有什么办法解决这个问题吗？我用过这些图书馆pip install tensorflow--gpu==2.3pip install/gpu_device.cc:1716] Found device 0 with properties:
pciBusID: 0000:01:00.0 name: NV
浏览 19提问于2022-10-12得票数 0
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我们指定要使用的GPU设备：gpu_id是一个字符串变量，我在其中手动设置要使用的GPU id。我需要运行几个实验，每一个在不同的GPU上。因此，在运行代码实例之前，我手动更改gpu_id的值。
我可以编写一些代码来自动检测第一个未使用的GPU并将其设置为gpu_id吗？
浏览 2提问于2017-02-14得票数 0
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我试图将计算卸载到Tensorflow中的GPU上，渴望在Google Colaboratory上执行，但由于Colab处理GPU的方式，我遇到了麻烦。通常，当使用GPU时，您会将运行时更改为GPU加速的运行时，Tensorflow会自动使用可用的GPU进行计算。如果您尝试手动设置GPU，您会发现无法手动设置，因为连接的设备列表中没有GPU。然而，如果GPU可用，那么急切执行并不会自动使用G
浏览 2提问于2018-04-03得票数 2
2回答
例如：ID | CPU Type | GPU Type1 | CPU A | GPU A3 | CPU B | GPU C5 | CPU C | GPU B7 | CPU D |
浏览 7提问于2015-01-26得票数 1
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在Vulkan中使用多GPU是否类似于创建多个命令队列，然后在它们之间划分命令缓冲区？
在OpenGL中，我们使用GLEW获取函数。有超过一个GPU，每个GPU都有自己的驱动程序。框架的一部分是用GPU生成的吗?其他GPU和其他GPU一起使用英特尔GPU渲染UI和AMD，或者Nvidia GPU在labtops中渲染游戏屏幕吗？还是会在GPU中生成一个帧&
浏览 2提问于2015-08-05得票数 21
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我刚刚开始探索人工智能，从来没有使用过Tensorflow，甚至Linux对我来说也是新的。
由于Tensorflow-gpu 1.14不支持CUDA 10.1，我卸载了CUDA 10.1并下载了CUDA 10.0
cuda_10.0.130_410.48_Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130当我尝试在朱庇特笔记本中使用
浏览 6提问于2019-10-01得票数 3
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他们的GPU ID是0,1,2,3。每个K80都有两种类型的GPU内存：FB和BAR1，两者都有12 Gb。但是CUDA程序总是使用FB内存，而BAR1内存则是空闲的。当CUDA程序在每个卡中分配超过12 Gb的GPU内存时，将发生Out of memory错误，但仍未使用BAR1内存。 > Peer access from Tesla K80 (GP
浏览 15提问于2016-01-25得票数 1
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我正在用K80 GPU在GCP虚拟机上使用Keras2.2.4和python3.5.3以及Tensorflow训练一个模型。GPU的利用率在25 %到50%之间波动，而使用python的CPU进程消耗98%。代码如下。
每个时代都有多天的数据。
浏览 0提问于2019-05-07得票数 0
我有一个使用分布式TensorFlow的计划，我看到TensorFlow可以使用GPU进行培训和测试。在集群环境中，每台机器都可能有0或1或更多的GPU，我希望在尽可能多的计算机上将TensorFlow图运行到GPU中。我发现在运行tf.Session()时，TensorFlow在日志消息中提供了有关GPU的信息，如下所示：
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_ini
浏览 23提问于2016-07-25得票数 227
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