我想停靠容器我的python脚本,使用gpu。容器化的原因是我试图在一个安装了python3.5的服务器上运行这段代码,但是stanfordnlp需要python3.6+。因此,我的方法是创建一个使用最新python镜像的容器,运行将使用nvidia gpu的python脚本。=True)接下来,我编写了一个Dockerfile
FROM
在升级了我的ubuntu服务器16.04之后,我无法为python3.6安装带有pip3的模块。这就是我尝试为python3安装tensorflow-gpu时得到的结果:pip is configured withCollecting tensorflow-gpu
Could not fetch URL https://pypi.python.org/s
我想运行一个用Python和Tensorflow编写的脚本。SInce服务器是与其他同事共享的,我想限制我的脚本最多只能使用服务器内存的1/3。为了实现这一点,我做了以下工作:
with tf.Graph().as_default(): gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=gpu_options) with tf.Session(conf=s
Requirement already satisfied: torchvision==0.10.1 in /home/miranda9/miniconda3/envs/synthesis/lib/python3.9>=2.7Collecting kiwisolver>=1.0.1>=2.3.0
Using cached py
我有一个8-GPU的服务器,我想同时在每个服务器上训练一个神经网络。我有几十个这样的网络要训练,我想安排训练任务。目前,我正在为这个调度任务编写自己的bash脚本。for l1 in {1e-4,2e-4,5e-4,1e-3}; do
python此脚本的作用是,对于for循环的每次迭代,它在每个GPU上启动一个训练任务,并等待所有任务完成后再开始下一次迭代。问