我需要我的框架能够执行配置yaml文件中指定的实验,并在GPU中并行运行。 然后我需要一个保证,如果我再做一次实验,我会得到一些相当接近的结果,即使不是完全相同的结果。为了确保这一点,我的训练脚本在开头包含以下几行,遵循official documentation中的指导原则 # Set up random seedsnp.random.seed(seed)
tf.set_random_seed(seed) 事实证明,这是不够<em
问题是,据我所知,PyCharm的命令构建没有提供一种方法来发现可用的GPU。# image has an entrypoint, so I overwrite it
在容器中,我可以运行nvidia-smi来查看GPU是否被找到,并确认Tensorflow找到了它上找到),但仍未找到该设备。我无法在PyCharm中找到这样的方法。我尝试了一些以上的变体,但没有得到GPU<