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。
当使用CreateBitmapFromWicBitmap()时,我可以看到GPU内存使用率增加。代码如下所示:
hr = pRenderTarget->CreateBitmapFromWicBitmap(pImagePoolEntry->pConverter,
NULL, pImagePoolEntry->pPoolImage.GetAddressOf());
pPoolImage is defined as ComPtr<ID2D1Bitmap> pPoolImage;
在使用图像的生命周期中,pPoolImage指针会一直挂着,当完成并释放pPoolImag