使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

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): ... 只是用cpu的

一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用.并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行霸占着,大部分资源都不会用到,也不会提升运行速度. 使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况,如下图,这里可以看出,本机的GPU型号是K80,共有两个K80,四块可用(一个K80包括两块K40). 1.如果是只需要用某一块或某几块GPU,可以在运行程序时,利用如下命令运行:CUDA_VI

1.指定GPU运算 如果安装的是GPU版本,在运行的过程中TensorFlow能够自动检测.如果检测到GPU,TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作. 如果机器上有超过一个可用的GPU,除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的.为了让TensorFlow使用这些GPU,必须将OP明确指派给他们执行.with......device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作: import tensorflow as tf import numpy as np w

之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite,然后发现训练的时候没有利用到GPU,反而CPU占用率贼高(可能会有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之类的警告).经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的.知道问题所在之后就好办了. 检查cuda和cudnn版本  首先查看cuda版本: cat /usr/local/

禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066 CPU GPU 简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,

1. 训练运行时候指定GPU 运行时候加一行代码: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py 2. 运行过程中按需或者定量分配GPU tensorflow直接在开启Session时候加几行代码就行,而Keras指定GPU,并限制按需用量和TensorFlow不太一样,因为keras训练是封装好的,不好对Session操作.如下是两种对应的操作. keras中的操作: import os import tensorflow as tf from keras.ba

前言,在pytorch中,当服务器上的gpu被占用时,很多时候我们想先用cpu调试下代码,那么就需要进行gpu和cpu的切换. 方法1:x.to(device) 把 device 作为一个可变参数,推荐使用argparse进行加载: 使用gpu时: device='cuda' x.to(device) # x是一个tensor,传到cuda上去 使用cpu时: device='cpu' x.to(device) 方法2:使用x.cuda()+CUDA_VISIBLE_DEVICES 很多贴子中说

本文实例讲述了php禁用函数设置及查看方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 打开PHP.INI,找到这行: disable_functions = 在后面那里加上要禁用的函数,如禁用多个函数,要用半角逗号 , 分开 给个例子: 复制代码 代码如下: disable_functions = passthru,exec,system,popen,chroot,scandir,chgrp,chown,escapesh ellcmd,escapeshellarg,shell_exec,proc_ope

tf2.0的三个优点: 1.方便搭建网络架构: 2.自动求导 3.GPU加速(便于大数据计算) 安装过程(概要提示) step1:安装annaconda3 step2:安装pycharm step3:安装tensorflow2.0 cpu版本 (1)进入anaconda prompt(anaconda3) (2)默认为(base)环境 (3)输入python,查看python版本:输入exit()退出 (4)输入conda info --envs查看虚拟环境 (5)此处以在(base)环境中安装