1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数 下面程序段即可实现一个或多个GPU加速： 注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils...) model = multi_gpu_model(model1, gpus=G) 2.指定使用某个GPU 首先在终端查看主机中GPU编号： watch -n -9 nvidia-smi...显示主机中只有一块GPU，编号为0 2.1 下面方法是直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py # 表示运行...test.py文件时，使用编号为0的GPU卡 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 python test.py # 表示运行test.py文件时，使用编号为0和2的GPU卡...以上这篇keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍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。
实验内容 解决了昨日环境配置剩下的问题（三~六），接着昨日第7步继续 测试库中用例，检查是否能跑通 在"faster-rcnn.pytorch"文件夹中打开终端 指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES...--lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \ --cuda 参数意义： CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID...：指明所使用的GPU ID，$GPU_ID需修改为指定ID --dataset pascal_voc --net res101：在pascal_voc上使用resnet101进行训练 --bs $BATCH_SIZE...--nw $WORKER_NUMBER：可以根据GPU内存大小来自适应地设置BATCH_SIZE(批处理尺寸)和WORKER_NUMBER。...多GPU训练(这一步实验没有做，“指定GPU实验”居然从下午三点多跑到了晚上11点多…) python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101
命令行指定显卡GPU运行python脚本 在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用...1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py 第二种方式：在python...2、指定使用多张显卡运行脚本 在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本...2、隔一秒查看GPU状态： watch -n 1 nvidia-smi 使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况，当存在空闲设备时才能用，否则会出现运行内存不够出错的情况...（具体参考文章GPU之nvidia-smi命令详解）； 2、安装好cuda和cudcnn（具体步骤请参考：①windows：CUDA安装教程（超详细）），②linux：linux安装CUDA+cuDNN
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。...首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的 2.在终端设置使用的GPU 如果用方法一，虽然方便，但有的时候还是需要指定其他的GPU，这时可以这样，例如 CUDA_VISIBLE_DEVICES...=2 python test.py 这样就只会使用序号为2的GPU 3.在程序中指定使用的GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=‘2’ 这里仅做一下记录...linux，GPU， py2.7 pip install \ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn.../tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
今天接着昨天的实验继续跑“多GPU训练” python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs 24 --nw 8 \...问题 问题一：“多GPU训练”中出现ctx.input_sizes = tuple(map(lambda i: i.size(ctx.dim), inputs)) RuntimeError: dimension...specified as 0 but tensor has no dimensions错误 解决：在faster-rcnn.pytorch中的issue: multi gpu train errors...可以看到这个问题出现的比较多，其中有两条解决方案： the pytorch 1.0 branch works fine with multi GPU training（pytorch 1.0分支可以正常进行多...GPU训练）。
新手接触vps经常会遇到一个问题，明明我按教程的步骤跟着做了，为啥还是连接不上，其实很大部分都是没有配置好linux防火墙，也就是iptables，今天就记录下centos更改开放iptables端口...linux编辑iptables添加端口 可以看到有很多内容，直接找到22的那一行，复制出来粘贴到那行下面，然后把22端口改成你需要的就可以了 比如下面我就添加了22222端口 -A INPUT -p tcp...iptables重启成功 这样，我们就使用iptables为linux系统成功开放了端口
限制GPU资源使用 为了加快运行效率，TensorFlow在初始化时会尝试分配所有可用的GPU显存资源给自己，这在多人使用的服务器上工作就会导致GPU占用，别人无法使用GPU工作的情况。...tf提供了两种控制GPU资源使用的方法，一是让TensorFlow在运行过程中动态申请显存，需要多少就申请多少;第二种方式就是限制GPU的使用率。...(config=config) 3.2 限制GPU使用率 1 config = tf.ConfigProto() 2 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction...=0.4) 2 config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) 3 session = tf.Session(config=config) 3.3 设置使用哪块...'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1 方法二、在执行python程序时候： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python yourcode.py 推荐使用更灵活一点的第二种方法
这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使用设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下，该过程仅需要分配可用存储器的一个子集，或只是根据该过程需要增加内存使用量。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。 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。...如果您想在不同的GPU上运行，则需要明确指定首选项： # Creates a graph....:2"]()]] 如果您想TensorFlow自动选择现有的支持机构运行的情况下，指定一个不存在的操作，您可以设置allow_soft_placement以True创建会话时的配置选项。...print(sess.run(c)) 使用多个GPU 如果您想在多个GPU上运行TensorFlow，您可以以多塔方式构建您的模型，其中每个塔分配给不同的GPU。
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。...腾讯云的GPU产品计算型GN7，使用在gpu上的效果不错，代码运行速率高，基本上各项功能都非常好，所以我觉得非常适合来做这项工作。...总之，gpu效能很不错。
然而昨天有个人问我，TensorRT怎么在多个GPU中指定模型推理GPU设备？我查了一下，发现官方有几个不同的解决方案，个人总结了一下，主要的做法有两种。...CUDA编程中支持的指定GPU设备的环境变量为： CUDA_VISIBLE_DEVICES 通过该系统的环境变量可以设置指定的单个GPU编号或者多个GPU编号合集，然后在程序测试与调试环境中使用。...通过这种方式指定GPU编号执行模型推理，就无需修改代码，实现在单一指定的GPU上运行TensorRT推理程序。...02 代码指定GPU设备执行 一台机器上可能有多个GPU设备，通过CUDA编程可以查询机器上所有的GPU设备，查询这些设备的属性以及决定使用哪个GPU设备作为当前设备。...设备，通过函数cudaSetDevice()可以修改运行时使用GPU设备，在初始化TensorRT之前，先通过cudaSetDevice()函数修改默认的当前设备，然后再初始化就可以把TensorRT的模型绑定到指定编号的
前言 众所周知在Linux中，有时候会遇到文件名是乱码或者是某些特殊中文的文件，这时候通过文件名就很难删除。...同时，对于linux中的任何一个文件都必然有其唯一的inode值，这时候就可以通过inode来删除异常文件名的文件。...k 产生这类文件的原因： 1.上传文件时网络异常导致 2.Windows创建的某些文件名在Linux下无法正常识别 3.中文特殊字符无法识别 解决方法如下： 1.查询这些文件的inode...@zstest1 tmp]# ll -i 总用量 0 1442585 -rw-r--r-- 1 root root 0 9月 22 15:12 eee (5)使用rm命令删除指定文件(由find.../fff 总结一下： 以上几种不同的删除方式，总体来说都是通过指定文件的inode值，使用find命令的-inum选项确认其文件名，然后传递给rm命令进行删除 完毕，呵呵呵
1.指定GPU运算 如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。...如果机器上有超过一个可用的GPU，除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的。为了让TensorFlow使用这些GPU，必须将OP明确指派给他们执行。...gpu:0 机器的第一个gpu，如果有的话 gpu:1 机器的第二个gpu，依次类推 类似的还有tf.ConfigProto来构建一个config，在config中指定相关的GPU，并且在session...使用资源 上文的tf.ConfigProto函数生成的config之后，还可以设置其属性来分配GPU的运算资源，如下代码就是按需分配 import tensorflow as tf import numpy...到此这篇关于tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow指定CPU与GPU运算内容请搜索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
查看命令 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具，会显示GPU使用情况： $ nvidia-smi 出现如下图：
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
只能使用支持 cuda 的 nvidia 显卡，其他不行 docker run https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints.../#gpu --gpus all docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi docker...compose https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ services: test: image: nvidia/cuda:12.3.1...devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu
所以很多客户选择在 Kubernetes 中使用 GPU 运行 AI 计算任务。 Kubernetes 提供 device plugin 机制，可以让节点发现和上报设备资源，供 Pod 使用。...用户创建 Pod 时指定该资源名，经过调度器调度后，Pod 绑定到节点，最终通过 nvidia docker 提供的一系列工具，将所需 GPU 设备挂载到容器里。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...用户通过 PV 在指定后端创建实际存储，用户通过 PVC 申请已创建的 PV 存储资源，或者指定 StorageClass 动态从后端创建 PV。...qGPU 资源申请 用户在集群中创建 ElasticGPUClass，指定 qGPU 作为 GPU 后端。
rm是我们在Linux下删除文件经常用到的命令，但是有时候我们目录下有很多个文件想要删除，偏偏却要保留其中1个或几个文件，那怎么办呢？...删到啥时候啊~~ 今天我们就来教大家使用rm命令删除文件的时候如何排除指定的文件（不删除指定文件）。首先我们来看一下平时我们是怎么使用rm命令的。...+ xargs三个命令一起用 7、删除全部文件，保留1.txt find * | grep -v 1.txt | xargs rm 这里我们要特别注意grep的-v参数，-v参数表示反选，比如我们上面指定了
查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图...
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