在Python环境中输入: import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices()) 输出: [name: "/cpu:0" device_type: &q

TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU.它也支持分布式计算.可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow. TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为"/device:CPU:0"(或"/cpu:0"),第 i 个 GPU 设备命名为"/device:GPU:I"(或"/gpu:I"). 如前所述,GPU 比 CPU 要快得多,因为它们有许多小的内

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

查看 tensorflow 版本 conda list 例如发现 tensorflow 1.10.0 tensorflow-gpu 1.10.0 当两个版本相同时,默认会使用 cpu 版本 如果同时存在 cpu 和 gpu 版本的 tensorflow,系统默认使用版本高的 tensorflow 如果想要使用 gpu 版本的 tensorflow,只需要将 gpu 版本升级比 cpu 高,即可解决 在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或

查看keras认得到的GPU from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() Out[28]: ['/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0'] 查看更详细device信息 from tensorflow.python.client import device_lib import tensorflow as tf print(device_lib.

查看内存和CPU    单独查看内存使用情况的命令:free -m    查看内存及cpu使用情况的命令:top    也可以安装htop工具,这样更直观,    安装命令如下:sudo apt-get install htop    安装完后,直接输入命令:htop    就可以看到内存或cpu的使用情况了. 查看gpu 使用 nvidia-smi 命令 $ nvidia-smi但是这个命令只能显示一次,如果要实时显示,配合watch命令, 让一秒刷新一次 $ watch -n 1 nvidi

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)): 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时,自动切换成CPU进行. log_device_placement则记录一些日志.

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 首先安装pydot conda install pydot 会自动安装graphviz 如果出现TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis' 错误,可降级keras或者用本文代码标黄的部分解决 切换cpu和gpu运算 https://www

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

1.准备工作: 1)64为操作系统,win7或者更高 2)支持“ Hardware Virtualization Technology”,并且,“virtualization ”可用(可进入任务管理器查看) 2.安装Docker: 2.1 下载和安装Docker Toolbox 从Docker官网可以下到Docker Toolbox:https://www.docker.com/products/docker-toolbox,选择windows版本下载. 注意:安装路径千万不要有中文!!!! 一

查看TensorFlow的版本以及安装路径 进入到Python环境 import tensorflow as tf tf.__version__ # 查看版本 tf.__path__ # 查看安装路径 查看TensorFlow版本的另一种方法 sudo pip3 show tensorflow-gpu # GPU版 sudo pip3 show tensorflow # 非GPU版 查看TensorFlow版本的另一种方法 $ python Python 3.6.7 (default, Oct

声明 什么cuDNN之类的安装,应该是毫无难度的,按照官网的教程来即可,除非...像我一样踩了狗屎运.咳咳,这些问题不是本文的关键. 本文的关键是解决pip安装tensorflow gpu版的问题. 安装环境 操作系统:64位的Windows 10 的1709版, 显卡:GTX 1080Ti Python:3.6.5,64位 准废话 在网上查了很多资料,包括tensorflow官网的安装指南,然而总是报错: Could not find a version that satisfies the

安装tensorflow(cpu版) 对anaconda命令的熟悉,可以参考http://www.jianshu.com/p/d2e15200ee9b 官方的建议是即时你有gpu,但也可以先装一个cpu版,创建环境的命令为: conda create -n tensorflow python=3.6 (一定要指定python版本,我一开始没有写python=3.6,后面各种失败) 先下载安装包,下载路径为:https://storage.googleapis.com/tensorflow/lin

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算

如果什么都不加,直接运行装了GPU的Tensorflow,结果是这样子的 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b') c = a + b sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) # 通

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

本文介绍有关 TensorFlow 分布式的两个实际用例,分别是数据并行(将数据分布到多个 GPU 上)和多服务器分配. 玩转分布式TensorFlow:多个GPU和一个CPU展示一个数据并行的例子,其中数据被切分到多个 GPU 上.具体做法考虑在单个 GPU 上运行矩阵乘法的这段代码: 通过图内拷贝模式中对代码进行了分割,如以下两个不同 GPU 的代码片段所示.请注意,CPU 充当 master 节点,分配计算图,并收集最终结果: 这是一个非常简单的案例,其中计算图由作为 master 的 C

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

计算20000次10000点的fft,分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ,理论上gpu最快,cpu次之,matlab最慢,得到的结果不对 处理的环境是(CPU i7 4790K,gpu GTX1080, matlab 2015a,内存1666MHZ 16G, PCI E M.2 固态硬盘(读1.2GB/s