不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

bye

发布于 2021-01-07 14:51:27

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发布于 2021-01-07 14:51:27

文章被收录于专栏：bye漫漫求学路

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：

方法一：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#这里的数字代表第几块显卡

查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令

nvidia-smi

但是，我试了一下，不太ok。

方法二：

卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的

好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。

方法三：

正在探讨中，找到了再补充在这个博客中

还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu：

我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/79790270

    import numpy  
    import tensorflow as tf  
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')  
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')  
    c = tf.matmul(a, b)  
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))  
    print(sess.run(c))

然后就可以看到信息就可以看到是gpu还是cpu了

    Device mapping:  
    /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus  
    id: 0000:05:00.0  
    b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0  
    a: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0  
    MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0  
    [[ 22.  28.]  
     [ 49.  64.]]

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2021/01/04 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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