os.environ指定gpu和cpu / 张生荣

tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1' ...

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 ...

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 ...

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块g ...

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 ...

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: ...

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_I ...

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 ...

pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gp ...

一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

安装python之后,我们往往面临这样一个问题,在命令行输入"python",竟然出错,难道是没有安装成功吗?非也,其实是你的系统环境变量没有设置好.今天,小编就来带大家学学pyt ...

问题描述有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU ...

导语:通过node_exporter监控GPU以及cpu频率.温度,不想用一个node_exporter再加一个dcgm,分开监控.我这里监控的是热区的温度.如果需要监控各个cpu核心的温度需要修改一 ...

为了测试某个服务的稳定性,通常需要在服务长时间运行的情况下,监控其资源消耗情况,比如cpu和内存使用这里借助python的psutil这个包可以很方便的监控指定进程号(PID)的cpu和内存使用情况 ...

之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久,主要是没搞懂几个东西的关系,就在瞎调试,以及当时很多东西不懂,很多报错也一知半解的.这次重装系统后正好需要再配置一次,把再一次的经历记录一下.我 ...

目录没有gpu,改用cpu跑代码只需要将device设置为以下即可 Tensorflow-gpu禁用gpu设置(cpu与gpu速度对比) 禁用gpu设置 cpu与gpu对比 cpu gpu 没有g ...