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') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

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由于现在神经网络这个东西比较火,准确的说是深度学习这个东西比较火,我们实验室准备靠这个东西发几个CCF A类的文章,虽然我不太懂这东西,兴趣也一般都是毕竟要跟随主流的,于是今天安装起了 Tensorflow 这个深度学习的框架. 安装好以后运行一个Demo ,如下: import tensorflow as tf a=tf.constant(2) b=tf.constant(20) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a*b)) 运行结果如下: 2…

reference: https://blog.csdn.net/zlase/article/details/79261348 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], shape=[2, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) sess…

参考链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

    在根据教程http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615安装好全部的时候,却无情的给我抛了几个错: 1.AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'device'     这貌似是我先pip了tensorflow-gpu的包,再添加cuDnn库. 2.ImportError: Could not find 'cudart64_80.dll'. TensorFl…

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 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…