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多GPU,具有Tensorflow的多进程

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......因此网络最后一帧,开发的python版本中的10x10图像。使用100个4x4过滤器,然后使用200个3x3过滤器。..._build_train_op() 为了强制进程使用特定的GPU,使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,它独立于分配工作进程的主进程。

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新版本tensorflow实现GPU加速的方法

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...import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available()   这也是一种检验GPU是否可用的方法,但是如下图所示,这种方法马上就要被淘汰了,因此建议还是用上面提到的方法来测试

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    AMD的ROCm GPU现已支持TensorFlow

    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。...除了支持TensorFlow v1.8之外,AMD还在努力向TensorFlow主存储库进行所有针对ROCm的增强功能。其中一些补丁已经在上游合并,还有一些补丁正在积极审查中。...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

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    卸载tensorflow的CPU版本并安装GPU版本「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一,卸载CPU版本,如下图 之前我已经安装了anaconda,现在检查它的版本以及环境。...发现有tensorflow环境,但我需要tensorflow-gpu的环境,所以输入conda uninstall tensorflow卸载了, 如果发现卸不掉就anaconda页面中点enviroments...再次输入conda info –envs,结果如下图所示: 输入conda creat -n tensorflow-gpu pip python=3.6安装tensorflow-gpu环境, 再次检查可以看出我们成功创建...tensorlfow-gpu环境: 二,安装CUDA和CuDNN 1.查看自己的显卡 只有NVIDIA显卡才支持用GPU跑TensorFlow,查询GPU是否支持CUDA,一般要计算能力在3.0以上才适合...我选择2019/9/10发布的。 下载完毕后,安装,选项默认不要随便改。 3.安装CUDA 首先看看tensorflow和CUDA以及 cuDNN对应的版本。

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    CentOS 使用 yum update 更新时保留特定版本的软件

    有时需要保留特定版本的软件不升级,但升级其他软件,这时就需求用到下面的技巧。当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢?...image.png Yum使用/etc/yum/yum.conf或/etc/yum.conf中的配置文件。您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。...允许使用通配符*和?)。 当我使用yum update时,如何排除php和内核包?...您现在可以照常使用yum命令,但不会安装某些软件包。 image.png 如何禁用排除?...-exclude 命令行选项 最后,您可以使用以下语法在命令行上跳过yum命令更新: 注意:上述语法将按名称排除特定包,或者从所有存储库的更新中排除。

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    Tensorflow设置CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制GPU的使用

    ”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1...gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。...表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。...在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性: from tensorflow.python.client

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    目前最流行的版本控制软件:Git的基本使用

    、但没有加入新功能;在另一个开发版本则有新的功能正在开发、也有新的错误待解决,这使得同时间需要不同的版本; 此外,为了找出只存在于某一特定版本中(由于修正了某些问题、或新加功能所导致)的程序错误,...就像是一个图书馆,如果要改一本书的内容,则需要把书先从图书馆借出来,然后修改,改完之后再放回图书馆。 因此,集中式版本控制系统最的大缺点就是中央服务器出了问题,所有人都没法工作了。...Git就是常见的分布式版本控制系统之一,也是目前最流行的版本控制系统。 2、Git与Github 准确地说,Git与Github根本不是同一个概念。...于是,世界上最流行的版本控制系统就这么戏剧式地诞生了。...Git 支持两种标签:附注标签(annotated)与轻量标签(lightweight)。

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    使用 yum update 在CentOS下更新时保留特定版本的软件

    有时需要保留特定版本的软件不升级,但升级其他软件,这时就需求用到下面的技巧。当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢?...Yum使用/etc/yum/yum.conf或/etc/yum.conf中的配置文件。您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。...允许使用通配符*和?)。 当我使用yum update时,如何排除php和内核包?...您现在可以照常使用yum命令,但不会安装某些软件包。 如何禁用排除?...-exclude 命令行选项 最后,您可以使用以下语法在命令行上跳过yum命令更新: 注意:上述语法将按名称排除特定包,或者从所有存储库的更新中排除。

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    『带你学AI』极简安装TensorFlow2.x的CPU与GPU版本教程

    0 前言 更新了最新版本安装方法,目前支持TensorFlow1.13.1 -> TensorFlow2.4.0:见1.3节 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU...1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的tensorflow2.0。...(关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法,因为conda支持多平台,应该没什么问题,如果大家问题多的话,可以评论,我后面会更新ubuntu安装教程) 1.0 conda环境准备 conda是很好用...从 TensorFlow 2.1 开始,pip 包 tensorflow 即同时包含 GPU 支持,无需通过特定的 pip 包 tensorflow-gpu 安装 GPU 版本。...如果对 pip 包的大小敏感,可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本。

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    PowerDesigner最基础的使用方法入门学习

    1:入门级使用PowerDesigner软件创建数据库(直接上图怎么创建,其他的概念知识可自行学习) 我的PowerDesigner版本是16.5的,如若版本不一样,请自行参考学习即可。...2:首先创建概念数据模型,如图所示(后面介绍一些比如物理数据模型等等,由于此软件全部是英文的,所以作为一个chinese不是很懂的,耐心的多使用几次就好了。)...(在此上图说明name和code的起名方法) ? 6:设置的主标识符可以在Identifiers(标识符)这个模块删除or添加主标识符。 ?...综上即可完成最简单的学生,班级,教师这种概念数据模型的设计,需要考虑数据的类型和主标识码,是否为空。关系是一对一还是一对多还是多对多的关系,自己需要先规划好再设计,然后就ok了。 ?...,然后选择自己所使用的数据库即可) ?

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