查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
conda安装Tensorflow2.9的GPU版本 1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装tensorflow2.9-gpu 5、验证是否安装成功 6、安装ipykernel...7、镜像 7.1 conda镜像 7.2 conda中配置pip镜像 有的API只有高版本的tensorflow有，所以这里再装个tensorflow2.9，我看了下，官网最新版本是2.10...1、新建环境 conda create -n tf2.9 python
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...推荐的做法是：在创建会话时，指定参数allow_soft_placement=True；这样如果运算无法在GPU上执行，TF会自动将它放在CPU上执行。
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。.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...通过减少内存碎片，可以更有效地使用设备上宝贵的GPU内存资源。 在某些情况下，只需要分配可用内存的一个子集给进程，或者仅根据进程需要增加内存使用量。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ?...1.问题描述 使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。...首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制：TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时，自动将数据与运算放到GPU进行训练（这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同...GPU显存大小 这个是笔者比较推荐的方式，由于TensorFlow&Keras运行一个运算任务时会占据所有显存，其实有时并没有用到那么多。...4.如何在多张GPU卡上使用Keras 我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。
我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn...: TensorFlow helps the tensors flow jjhelmus/tensorflow-gpu | 1.0.1 | conda | linux...| conda | linux-64 marta-sd/tensorflow-gpu | 1.2.0 | conda | linux...with conda run: conda install --channel https://conda.anaconda.org/nehaljwani tensorflow-gpu ...5.2 安装 conda install --channel https://conda.anaconda.org/nehaljwani tensorflow-gpu 5.3 检测是否安装成功
lang=cn，版本要求 下载安装 anaconda，管理虚拟环境：https://www.anaconda.com/products/individual，并换国内的源，加速后面下载包 打开 conda...，activate env_name or activate D:\yourpath\tf2 去查需要安装的 tf 版本对应的 cuda 和 cudnn 的版本（以下是 tf 2.3 的 gpu版） conda...install cudatoolkit=10.1，conda install cudnn=7.6，pip install tensorflow-gpu==2.3 测试安装正确 import tensorflow...，尝试降低 tf 版本，或者换显卡，也有可能，显存不够，你可以调小点 batch_size conda常用命令 conda list：查看安装了哪些包 conda install package_name...：安装包 conda env list 或 conda info -e：查看已安装虚拟环境 conda update conda：更新conda conda remove --prefix=D:\yourpath
tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。
一、环境配置版本信息： 安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，...环境： （1）基于python3.6创建一个名为py36的环境 conda create -n py36 python=3.6.12 （2）激活环境： conda activate py36 3、安装tensorflow-gpu...、安装cuDNN 7.6.5： conda install cudnn=7.6.5 6、测试是否安装成功： import tensorflow as tf # 检查tensorflow是否得到CUDA支持...不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false： （1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装
安装tensorflow-gpu (a)....scipy 和 tensorflow-estimator 版本与 TensorFlow 2.3.0 和 TensorFlow GPU 2.3.0 不兼容，可以尝试如下两种方法： 升级 tensorFlow...下载tensorflow-gpu2.3.0版本 须使用pip下载，实践表明conda下载后，安装pytorch会报错 pip install tensorflow-gpu==2.3.0 Successfully...根据tensorflow-gpu下载相应的cudnn7.6.5版本 使用如下conda会同时下载cudnn+cudatoolkit！！！...,输出如下 GPU [] tf.Tensor(9.0, shape=(), dtype=float32) 原因：深度学习框架 TensorFlow 在尝试使用 CUDA 模块时出现版本匹配问题 解决方法
今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。...用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况：from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices...于是检查下tensorflow的版本情况：pip3 list各应用版本为：tensorflow 1.10.1tensorflow-gpu 1.9.0原来我升级了tensorflow...版本，忘记了升级tensorflow-gpu版本，现在两个版本有代差，而tensorflow默认选择版本高的CPU版本来计算了。...04 10:51:23.190105: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device
第一步 下载与安装tensorflow与object detection API模块tensorflow安装与配置执行下面的命令即可 Python –m pip install –upgrade tensorflow-gpu...=1000 --num_eval_steps=200 --logalsotostderr 但是这个只会在CPU上正常工作，当使用GPU执行训练此数据集的时候，你就会得到一个很让你崩溃的错误 ERROR:...: NaN loss during training 刚开始的我是在CPU上训练的执行这个命令一切正常，但是训练速度很慢，然后有人向我反馈说GPU上无法训练有这个问题，我尝试以后遇到上面的这个错误，于是我就开始了我漫长的查错...但是千万别高兴的太早，以为GPU训练对显存与内存使用是基于贪心算法，它会一直尝试获取更多内存，大概训练了100左右step就会爆出如下的错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError...网络使用GPU训练时，一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误 解决的方法，就是在训练命令执行之前，首先执行下面的命令行： Windows SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Linux
clean -i 创建一个深度学习的环境（避免不同的包相互冲突，我目前设置了四个环境：geemap，绘图，地理库和深度学习） # 1.查看有哪些可安装的python版本 conda search...DL --all # 激活环境 conda activate DL 如果不支持GPU环境，就可以直接安装Tensorflow了 pip install tensorflow import tensorflow...安装TensorFlow 最终我选择的环境（可以参考） python3.8.12 cuda_11.6.1_511.6 cudnn_8.3.2.44 tensorflow-gpu 2.7.0 keras...('GPU')) 但是我这里报错了，先提示我降级protobuf包： pip install protobuf==3.20.* 这里就成功了： 成功会显示下面的代码，否则只会显示[] [PhysicalDevice...1.9.1 0.10.1 >=3.6, <=3.9 1.9.0 0.10.0 >=3.6, <=3.9 1.8.2 0.9.2 >=3.6, <=3.9 1.8.1 0.9.1 >=3.6, <=3.9 1.8.0
”] = “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...号设备 设备名称为’/gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” #设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为’/gpu:0’、’/...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。..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client
**packages 管理：**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。...# 删除numpy包（当前活跃的环境） conda remove -n xxxxx numpy # 删除xxxxx环境下的包 Conda 安装TensorFlow 直接安装指定版本...： conda install tensorflow-gpu==1.10 1、查看tensorflow各个版本：（查看会发现有一大堆TensorFlow源，但是不能随便选，选择可以用查找命令定位） anaconda...# anaconda/tensorflow是上图红框中的源名 3、最下面提供一个下载地址（蓝色框内），使用下面命令就可安装1.8.0版本tensorflow conda install --channel...https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/124844
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 使能配置 source .bashrc 输入Python，查看是否配置正确 Conda安装TesnorFlow GPU...conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 安装 conda install tensorflow-gpu...我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。...安装NVIDIA驱动 安装gcc yum -y install gcc-c++ 安装Open JDK yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-...测试,显示GPU信息即可。
sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 运行结果 限制TensorFlow使用的GPU资源。...lib版本 解决方法 在conda的虚拟环境下运行conda install tensorflow-gpu==1.3，然后就能导入Tensorflow了 成功导入...虚拟机无法连接google 解决方法 根据虚拟机访问外国网站指南配置。...tensorflow版本较低，有些函数名字与新版的不同，导致官方样例无法运行 心得 以前试图为自己访问外国网站的服务器配置图形界面，但悟性不足，未能解决。...其实Public文件夹下有很多预留的安装包可以双击安装。 由于自己用的是conda，安装时应坚持用conda install xxx而不是pip install xxx。
TensorFlow官方提供的经过测试的版本依赖关系 到底什么是包 广义上来讲，包（Package）其实就是一个软件集合，安装完包之后，我们就可以使用包里的软件了。...从源码开始编译一个包其实很麻烦： 很多时候需要基础环境一致，这包括操作系统版本（高版本的操作系统glibc版本比较高，一些新兴机器学习包一般基于更高版本的glibc，这些包无法安装到低版本的操作系统上）...机器学习库安装方法 TensorFlow 如果想在GPU上使用TensorFlow，官方建议使用Docker。用户只需要安装GPU驱动即可，连CUDA都不需要安装。...如果不习惯使用Docker，一些文章推荐使用conda来安装TensorFlow。因为conda不仅管理Python，还支持C/C++的库。...使用conda创建一个名为tf_gpu的虚拟环境，安装GPU版本的TensorFlow： conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu 安装过程中显示除了TensorFlow
背景 用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU 在TKE中添加GPU节点 在TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...访问测试: [image.png] 获取token 在TKE控制台登陆到TensorFlow 容器中执行一下命令: jupyter notebook list [image.png] 登陆时输入这个token...')] 这个结果说明可以使用GPU进行计算 限制 GPU 内存增长 默认情况下，TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU（取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES）的几乎全部内存。...为了将 TensorFlow 限制为使用一组特定的 GPU，我们使用 tf.config.experimental.set_visible_devices 方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
