我试图在TeslaV100-SXM2 GPU上运行一个CuDNNLSTM层,但是由于TensorFlow-GPU2.0.0安装了错误(不能降级,因为是共享服务器)。
Tf2.0.0不推荐ConfigProto选项,因此以前的线程(如 )没有帮助。
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # Or 2, 3, etc. other than 0
tf.config.gpu.set_per_pro
我在用角星训练我的模特。当我比较GPU和CPU的性能时。CPU版本比GPU版本快得多。
我如何修正下面的这些错误?
我试图强迫tensorflow到GPU,我得到了以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot assign a device to node 'gradients/simple_rnn_1/while/Select_1_grad/Select/f_acc':
Could not satisfy explicit device specification
我跟踪了Jeff的youtube视频,用GPU安装了tensorflow。我有Eva nivida GTX 1660 Ti。之后,它显示GPU是不可用的。有什么不对劲的地方吗?谢谢
# What version of Python do you have?
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Versi
所以它是这样的:我想在AWS - p2.xlarge plan上使用带有图形处理器的TensorFlow。不幸的是,一定是出了什么问题,我继续得到:
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device to node 'Variable_1': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no devices matching that specification are r
我使用20.04.2在windows 11 (OS build 22000.100)上安装了Ubuntu。当我做nvidia-smi时,它向我展示GPU。但是,当我运行码头映像时,它给出了以下错误
RuntimeError: Found no NVIDIA driver on your system. Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
我正在使用wsl2上的停靠窗口。当我做uname -r时,我得到了5.10
我使用Google Colab in Free版本来运行我的Tensorflow代码。12小时后,它会给出错误消息:“由于Colab中的使用限制,您当前无法连接到GPU。”我申请了“出厂重置运行时”再次使用GPU,但它不工作。此外,我终止了所有会话并重新启动,但此过程也没有给出任何解决方案。有没有办法在Google Colab免费版上再次使用GPU?谢谢。