/tensorflow:latest-gpu 你会得到这样的结果: doc up 我们真正想要达到的目标是什么?...忘记GPU驱动程序版本的不匹配和共享 在Kubernetes或Rancher等生产工具中使用GPU-ready容器 下面是我强烈推荐给每个深度学习者的工具列表: 1.CUDA 首先，你需要一个CUDA工具包...Docker的话，必须要有来自NVIDIA的实用工具——它确实简化了Docker容器内的GPU的使用。...run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 另外，你可以不用担心驱动版本的不匹配:Nvidia的docker插件会解决你的问题。...开始一个TensorFlow服务 现在，让我们运行一个Tensorflow GPU-enable Docker容器。
tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录： 使用image启动容器命令： docker run --name="YaoXu-Test-tensorflow-gpu" --gpus all -...it -p 8881:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称： docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu...YaoXu-Test-tensorflow-gpu-8881 Docker 参考链接： https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support ...（docker gpu support） https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?.../resources/tools (tensorflow 相关的工具) https://tensorflow.google.cn/tutorials/quickstart/beginner（初学者教程
在配置好GPU环境的tensorflow中，如果操作没有明确地指定运行设备，那么tensorflow会优先选择GPU。...:0/task:0/gpu:0[ 2. 4. 6. ]从以上输出可以看出在配置好GPU环境的tensorflow中，tensorflow会自动优先将运算放置在GPU上。...在tensorflow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...虽然GPU可以加速tensorflow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上，一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...tensorflow默认会占用设备的所有GPU以及每个GPU的所有程序。如果在一个tensorflow程序中只需要使用GPU，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制。
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...简单的来讲它是为了实现GPU运算的平台。...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...先给正确的安装命令： Anacanda 下的命令：（力推，如果不知道建议先去安装，这个极为方便） pip install tensorflow-gpu==1.9 官网命令： sudo pip install...所以，我们不从官网下，去清华大学开源软件镜像站下载tensorflow.方法如下： 1.
本文介绍了一系列 Docker 实用工具，以及 GPU-ready 样板文件，让我们看看 Docker Compose + GPU + TensorFlow 能产生什么奇特效果吧。...tensorflow:latest-gpu 取而代之的是这种结果： doc up 酷！...我们实际上想要达到的： 通过一个指令管理我们的应用程序状态（运行、停止、移除） 把所有的运行标志保存到我们能够提交到 git repo 的单个配置文件 忘记 GPU 驱动程序版本不匹配和共享 在生产工具比如...开始 TensorFlow 服务 现在我们准备好利用上述所有工具的优点。比如，我们运行一个 Tensorflow GPU 启用的 Docker 容器。...在电影推荐应用 Movix 中，我们使用 GPU 加速的 TensorFlow 网络基于用户输入计算实时的电影选择。
tensorflow 然后输入 conda info --envs 查看新环境是否创建成功 在创建成功之后进入创建的好的环境 输入 activate tensorflow 前面就会有出现一个括号（tensorflow...）在最前面 这就表明了进入了环境 安装tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu...=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu...中的配置 在pycharm中建立文件输入 import tensorflow as tf version = tf....__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功
Tensorflow是实验深度学习算法的绝佳工具。但是要利用深度学习的力量，需要利用计算能力和良好的工程技术。最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。...建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......https://jhui.github.io/2017/03/07/TensorFlow-GPU/ 多个进程，许多GPU 这是本文的真正意义所在。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。
AMD宣布推出支持TensorFlow v1.8的ROCm GPU，其中包括Radeon Instinct MI25。这是AMD加速深度学习的一项重要里程碑。...ROCm即Radeon Open Ecosystem，是在Linux上进行GPU计算的开源软件基础。AMD的TensorFlow实现利用了MIOpen，这是一个用于深度学习的高度优化的GPU例程库。...AMD已经发布了安装说明（gpuopen.com/rocm-tensorflow-1-8-release/），还有预先构建的Docker镜像（hub.docker.com/r/rocm/tensorflow...在努力完全增强功能的同时，AMD将发布和维护未来支持ROCm的TensorFlow版本，例如v1.10。 AMD相信深度学习优化，可移植性和可扩展性的未来源于特定领域的编译器。...AMD受到XLA早期结果的启发，还在致力于发展AMD GPU启用和优化XLA。 有关AMD在该领域工作的更多信息：www.amd.com/deeplearning
版本还不能高于2.10）中，已经同时支持CPU、GPU训练，不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 ...此外，这里有必要提一句——如果我用如下所示的代码进行tensorflow库的配置，配置得到的tensorflow库则是1.X版本的，而不是上面我们刚刚得到的是2.X版本，始终无法获取最新版本的tensorflow...当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。...如果大家的电脑上没有GPU，或者不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，相当于已经完全成功了，后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可；但是对于电脑上有GPU，并且也希望让GPU...加入计算的用户而言，我们需要额外的操作来实现GPU加速；具体方法我们将在后期的推文中介绍
我在在用GPU跑我一个深度模型的时候，发生了以下的问题： ... 2018-06-27 18:09:11.701458: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc...除了常规的loss数据之外，我看到穿插在之间的warming informations ，虽然最后的结果没有任何问题，但是我抱着好奇的心态在stackoverflow找到了原因： TensorFlow...with the GPU for fast DMA....总结起来就是，PoolAllocator会有一个内存分配机制，GPU和CPU之间不是独立的可以相互传输，如果你使用的空间太多，他就会提高原有的预设的空间大小，如果够用了，就没有什么影响了，但是，需要注意的是...，兄弟你的数据加载量太大了，看看是不是改改batch size，一次性少加载点数据，或者干掉隔壁同事的任务。
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。...只是用cpu的情况 with tf.device("/cpu:0"):
在文章Anaconda配置CPU、GPU通用的tensorflow以及新版本tensorflow实现GPU加速的方法中，我们已经介绍了Windows平台下，配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法...其中，可以看到我这里因为没有创建虚拟环境，因此就是只有一个base环境。 随后，我们在终端中输入如下的代码，安装tensorflow库。...我们按照文章新版本tensorflow实现GPU加速的方法中提及的方法，在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。...tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的，我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库，自然是无法在GPU中加以运算了。 ...其中，这里提供3种不同的方法，但是建议大家用最后一种。 2.1.1 方法一（不推荐） 第1种方法，我们直接在终端中输入如下的代码即可。
conda安装Tensorflow2.9的GPU版本 1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装tensorflow2.9-gpu 5、验证是否安装成功 6、安装ipykernel...7、镜像 7.1 conda镜像 7.2 conda中配置pip镜像 有的API只有高版本的tensorflow有，所以这里再装个tensorflow2.9，我看了下，官网最新版本是2.10...anaconda这个环境隔离机制有点类似于docker，用起来太爽了。
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了，但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢？...如果是 tensorflow-gpu 的镜像，正常来说应该是需要 GPU 的，但是有可能用户想要运行在 CPU 上呢？...目前的调度逻辑，对于此类任务，会被调度到只有 CPU 的机器上，而这些机器不仅没有安装 CUDA 的库，并且也没有使用 nvidia-docker，那么在 import tensorflow 的时候，这类...GPU 的镜像就必然找不到 CUDA 的库，从而报错了。....1: cannot open shared object file: No such file or directory 可能更合理的做法应该是避免用户使用 GPU 的 tensorflow 的镜像，
本文介绍在Anaconda环境中，配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。 ...在上一篇文章Anaconda配置CPU、GPU通用的tensorflow中，我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版tensorflow库的配置方法；本文就在这一篇文章的基础之上，继续介绍如果希望让GPU...这里需要注意，tensorflow库在2.11及以上的版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持（我试了一下，就算装了WSL也不行）；而在撰写本文时，用的是2.6.2版本的tensorflow库，...1 系统版本要求 如果需要用本文所述的GPU环境配置方法，需要保证Windows操作系统的版本在19044及以上；如果不满足这一条件，除了升级系统，就只能通过早期版本的tensorflow库来实现GPU...此外，这里还有一种不推荐的检验方法。大家还可以输入以下的代码。
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。...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...gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.5) 上述代码的含义是分配给tensorflow...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
使用docker的好处就是可以将你的环境和别人的分开，特别是共用的情况下。本文介绍了ubuntu环境下创建pytorch-gpu的教程，centos其实也是差不多的。...等待片刻之后就可以看到创建好的镜像了。...创建容器 最重要的是使用nvidia的GPU环境，所以我们得配置运行环境，修改daemon.json文件： sudo vim /etc/docker/daemon.json 复制以下内容： {...服务： sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker 接下来就是根据镜像创建我们的容器了，–name指定容器的名字，–runtime...:latest /bin/bash 进入镜像后，输入nvidia-smi显示出GPU后我们就配置成功了： 测试： activate base并查看conda版本 创建一个python文件，
启用GPU以后，数据科学家可以共享CDSW节点上可用的GPU资源。用户可以按需申请GPU实例的数量，最高不超过节点的可用总数，然后在运行期间将其分配给正在运行的会话或者作业。...对于docker定制可以参考Fayson以前的文章《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》和《如何在CDSW中定制Docker镜像》。...，如果NVIDIA驱动程序已安装在CDSW主机上，则CDSW现在将能够检测其主机上可用的GPU。...Docker镜像》 3.6.给会话和作业分配GPU ---- 一旦CDSW启用GPU，站点管理员(site administrator)必须将上一步中创建的CUDA镜像列入白名单。...4.在Engine Images下，从下来列表中选择CUDA镜像 4.例子：TensorFlow ---- 以下为一个简单的例子，可以引导你通过GPU运行TensorFlow 1.打开CDSW控制台，启动一个
在刚刚过去的一年里，从语言翻译到对皮肤癌的早期检测和对糖尿病患者失明的防护，TensorFlow 对研究人员，工程师，艺术家，学生和其他各界人士在各领域的进步都有所帮助。...为了更好地利用 TensorFlow 1.0 ——包括基于8个 GPU 对 Inception v3 实现7.3倍的加速，以及基于64个 GPU 对分布式 Inception v3 训练实现58倍的加速...TensorFlow 1.0的其他亮点： Python API 变得更接近 NumPy。因此，一些向后不兼容的改变也在推动API稳定性的提高，请使用我们的迁移指南和版本描述。...安装改进：添加了 Python 3 docker 镜像，TensorFlow 安装包兼容了 PyPI。可以通过在命令行输入 pip install tensorflow 直接安装。 ?...想更多的了解 TensorFlow 1.0，你可以在 YouTube 上观看 TensorFlow 开发者峰会的演讲，从 TensorFlow 的更高级的 API 到我们全新的 XLA 编辑器，还有令人兴奋的
目录 前言 GPU功耗检测方法 CPU功耗检测方法 sudo的困扰与解决 完整功耗分析示例代码 转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 前言 相关一些检测工具挺多的...但如何通过代码的方式来实时检测，是个麻烦的问题。通过许久的搜索和自己的摸索，发现了可以检测CPU和GPU功耗的方法。如果有什么不对，或有更好的方法，欢迎评论留言！ ...文末附完整功耗分析的示例代码！ GPU功耗检测方法 如果是常规的工具，可以使用官方的NVML。但这里需要Python控制，所以使用了对应的封装：pynvml。 ...# pynvml.nvmlDeviceGetEnforcedPowerLimit(handle) # 通过以下方法可以获取到gpu的温度，暂时采用ipmi sdr获取gpu的温度，此处暂不处理...temp = pynvml.nvmlDeviceGetTemperature(handle,0) print('\n'.join(values)) return values CPU功耗检测方法
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