在使用TensorFlow时,我编写了以下代码来评估Python多处理的效果:
import tensorflow as tf
from multiprocessing import Process
mydevice = "/gpu:0"
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.01)
mrange = 1000
def myfun():
with tf.device(mydevice):
mm1 = tf.constant([[float(i) for i in rang
在我们公司,我们使用VMware服务器虚拟化,以便将物理服务器划分为多个唯一和孤立的虚拟服务器。其中一个虚拟服务器(OS: Windows 2016)用于应用程序发布,这意味着它上安装了多个应用程序,可以由多个客户端计算机运行。
我们发现,当客户端运行该应用程序时,GPU的性能(VMware、SVGA3D)非常差。
怎样才能提高GPU的性能?
因此,我在我的笔记本电脑上安装了Tensorflow for Python3.5,这是一台托管Nvidia Geforce Pascal GPU的Windows机器。我还安装了CUDA并下载了cuDNN,并将其添加到PATH变量中。我的tensorflow代码可以编译,但如果我监视我的GPU,我可以看到,它不计算任何东西,相反,我的CPU正在做所有的工作。我还在控制台中得到一条输出,确认检测到GPU:
2017-06-02 15:22:22.140283: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tens
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