时间:2021-05-22
tensorflow下设置使用某一块GPU(从0开始编号):
import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"多GPU:
num_gpus = 4for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。只是用cpu的情况
with tf.device("/cpu:0"):以上这篇在tensorflow中设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的操作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,也希望大家多多支持。
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在tensorflow中,我们可以使用tf.device()指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上。设置使用GPU使用tf.
一、硬件要求首先,TensorFlow-gpu不同于CPU版本的地方在于,GPU版本必须有GPU硬件的支撑。TensorFlow对NVIDIA显卡的支持较为完备
注:本文针对单个服务器上多块GPU的使用,不是多服务器多GPU的使用。在一些实验中,由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因,我们需要使用多块G
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
更新tensorflow后,出现tensorboard不可用情况(tensorflow-cpu1.4->tensorflow-gpu1.7)尝试了更新tenso