tensorflow调用不了gpu / 张生荣

详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用,服务器本身配置是十路titan V,然后在上面装了tensorflow2.2,对应的python版本是3.6.2,装好之后用tf.test.is_gpu ...

tensorflow在1.4版本引入了keras,封装成库.现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中,看到TensorFlow中有Keras库,大喜,故将神经网络定义部分使用Ker ...

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x-显示如下图所示: 程序如下: import tensorfl ...

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 ...

笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上(机器本身有多GPU),而且需要依据系统参数动态调节,故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 一种方式是全局使用tf.device函数 ...

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' ...

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 ...

训练的时候当然用gpu,速度快呀. 我想用cpu版的tensorflow跑一下,结果报错,这个错误不太容易看懂. 大概意思是没找到一些节点. 后来发现原因,用gpu和cpu保存的pb模型不太一样,但是 ...

人最大的长处就是有厉害的大脑.电脑.手机等都是对人大脑的拓展.现今,我们每个人都有这个机会,让自己头脑在智能的帮助下,达到极高的高度.所以,拥抱科技,让智能产品成为我们个人智力的拓展,更好的去生活.去 ...

默认情况下,TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存(取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES).通过减少内存碎片,可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU ...

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 ...

目录一.环境配置 1.1 安装python3.8 1.2 安装Miniconda 1.3 安装Visual C++ 二.安装Tensorflow 一.环境配置安装:python3.8.Minico ...

笔者remove TensorFlow总共四次. reinstall anaconda 三次. 安装技巧可以根据这个博主的文章进行安装. https://www.jb51.net/article/18 ...

目录使用cpu和gpu的区别一些术语的比较(tensorflow和pytorch/cpu和gpu/) tensorflow和pytorch cpu和gpu cuda 使用cpu和gpu的区别在T ...

目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.但是目前绝大部分的python都是拥有着丰富的python的API,而c++的API不够完善.这就导致绝大多是使用tenso ...

我们通常采用tensorflow来训练,训练完之后应当保存模型,即保存模型的记忆(权重和偏置),这样就可以来进行人脸识别或语音识别了. 1.模型的保存 # 声明两个变量 v1 = tf.Variabl ...

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 ...