基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决

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/cuda/version.txt

 以及cudnn版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

重新安装对应版本Tensorflow

 根据前面查看得到的cuda和cudnn版本，到Tensorflow官网查看对应的Tensorflow-GPU版本，然后用conda install tensorflow-gpu=[version]重新安装（把[version]换成对应的版本比如1.12）就OK了。

以上这篇基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

    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

  • 检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式

    如下所示: import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 查看日志信息若包含gpu信息,就是使用了gpu. 其他方法:跑计算量大的代码,通过 nvidia-smi 命令查看gpu的内存使用量. 以上这篇检测tensorflow是否使用gpu进行计算的方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 解决TensorFlow GPU版出现OOM错误的问题

    问题: 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面错误: ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} =

  • tensorflow使用指定gpu的方法

    TensorFlow是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]  . Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器.PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 . TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括Ten

  • tensorflow:指定gpu 限制使用量百分比,设置最小使用量的实现

    在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 设置定量的GPU使用量: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存 session = tf.Session(config=config) 设置最小的GPU使用量: config =

  • tensorflow指定GPU与动态分配GPU memory设置

    在tensorflow中,默认指定占用所有的GPU,如需指定占用的GPU,可以在命令行中: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样便是只占用1号GPU,通过命令 nvidia-smi 可以查看各个GPU的使用情况. 另外,也可以在python程序中指定GPU,并且动态分配memory,代码如下 import os import sys os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = sys.argv[1] import tensorflow a

  • 解决Tensorflow占用GPU显存问题

    我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存,并且不手动终结程序的话显存并不释放(我有两个序贯的模型,前面一个跑完后并不释放占用显存)(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727),这一点对于后续的工作有很大的影响. 后面发现python-tensorflow限制显存有两种方法: 1.

  • 基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结

    1. 在终端执行时设置使用哪些GPU(两种方式) (1) 如下(export 语句执行一次就行了,以后再运行代码不用执行) (2) 如下 2. 代码中指定(两种方式) (1) import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" (2) # Creates a graph. with tf.device('/gpu:1'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0],

  • 已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决

    问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的,但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后,发现调用keras无法使用gpu进行加速,且使用的是cpu在运算,这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了. 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu(在-Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹),使用keras时会默认调用tensorflow,从

  • 基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决

    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/

  • 基于Tensorflow读取MNIST数据集时网络超时的解决方式

    最近在学习TensorFlow,比较烦人的是使用tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('/temp/mnist_data/') X = mnist.test.images.reshape(-1, n_steps, n_inputs) y = mnis

  • 基于Tensorflow:CPU性能分析

    iostat iostat用于输出CPU和磁盘I/O相关的统计信息. 命令格式: 1)显示所有设备负载情况 指令: iostat -m 2 5 cpu属性值说明: %user:CPU处在用户模式下的时间百分比. %nice:CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比. %system:CPU处在系统模式下的时间百分比. %iowait:CPU等待输入输出完成时间的百分比. %steal:管理程序维护另一个虚拟处理器时,虚拟CPU的无意识等待时间百分比. %idle:CPU空闲时间百分比. 备

  • tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现

    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

  • 关于Tensorflow使用CPU报错的解决方式

    如下所示,简单明了,希望能帮助到你 解决: Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. tf.app.Flags.DEFINE_boolean('clone_on_cpu',False,'use CPUs to deploy clones.') 改为: tf.app.Flags.DEFINE_boole

  • 将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

    最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了. 最近申请到了实验室的服务器来跑程序,成功将我简陋的程序改成了"高大上"GPU版本. 看到网上总体来说少了很多介绍,这里决定将我的一些思考和工作记录下来. 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给

  • 基于tensorflow加载部分层的方法

    一般使用 saver.restore(sess, modeldir + "model.ckpt") 即可加载已经训练好的网络,可是有时候想值使用部分层的参数,这时候可以选择在加载网络之后重新初始化剩下的层 var_list = [weights['wd1'], weights['out'], biases['bd1'], biases['out'], global_step] initfc = tf.variables_initializer(var_list, name='init'

  • 基于TensorFlow常量、序列以及随机值生成实例

    TensorFlow 生成 常量.序列和随机值 生成常量 tf.constant()这种形式比较常见,除了这一种生成常量的方式之外,像Numpy一样,TensorFlow也提供了生成集中特殊的常量的函数: tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) 三个参数的意思显而易见,返回指定形状的全零张量 tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None, optimizer=True) 与函数的名字一致,传入一个张量,最

随机推荐