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

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

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

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

持续监控GPU使用情况命令: $ watch -n 10 nvidia-smi1一.指定使用某个显卡如果机器中有多块GPU,tensorflow会默认吃掉所有能用的显存, 如果实验室多人公用一台服务器,希望指定使用特定某块GPU.可以在文件开头加入如下代码: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = &qu

虽然昨天的第一招失败了,但是从失败中我们学到了与多核CPU相关的Processor Affinity(处理器关联)的知识. 既然我们可以让.NET程序的不同线程运行于指定的CPU核,那是不是也可以让IIS应用程序池的进程w3wp运行于指定的CPU核? 虽然看起来“黑色n秒”似乎与w3wp运行于哪些CPU核没有什么关系,但是我们既然把怀疑对象锁定在CPU,那么任何与CPU相关的线索都不能放过.即使失败,也会满载而归,因为如果没有“黑色n秒”这个问题的驱动,我们根本不会有心思去研究Processor

如何获取多核.多cpu系统中指定cpu的序列号作者:SkyJacker(转贴请保持完整并注明作者和出处)http://www.cnpack.orgCnPack IV  QQ Group: 1309702007-01-23 感谢:Passion,Bahamut,早安,空气,SkyJacker...没有Bahamut的奇思妙点,就没有这片文章. 在多cpu.多核中,会随机的获得不同的序列号.这就为我们根据cpu序列号来制作注册机带来了很大的麻烦.Windows 2000/xp允许设置进程和线程的亲缘

最近帮朋友写了一个多线程程序,他那边一运行多线程就出错,我这边却没有任何问题,找了好久才找到解决方法,原来是CPU的问题,有朋友遇到同样的问题,可以一起参考 //进程与指定cpu绑定 SetProcessAffinityMask(GetCurrentProcess(), dwMask); //线程与指定cpu绑定 SetThreadAffinityMask(GetCurrentThread(),dwMask); dwMask为CPU序号的或运算值:1(0001)代表只运行在CPU1,2(0010

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

/******************************************************************************** * Linux 进程.线程运行在指定CPU核上 * 说明: * affinity参数决定了进程.线程是否可在CPU多核之间切换,当然,并不是说就不进行 * 线程切换. * * 2017-9-22 深圳 龙华樟坑村 曾剑锋 *********************************************************

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

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

本文首发:https://www.somata.work/2019/WindowsThreadBind.html 将线程绑定至指定CPU,这个应该时很多管理员需要了解认知的操作了吧,这样可以在一定程度上加快那么一丢丢程序运行速度,同时最重要的就是可以通过限制程序的运行CPU范围来保证至少有1颗CPU不会满状态运行,不至于卡到宕机,从而不影响后期维护. 那么这里将会介绍如何在Windows中临时设置绑定CPU的方法,下面来看操作即可 通过任务管理器绑定CPU 首先右键 Windows 菜单,选择任

python指定cpu使用率,与内存占用率 """ runing.py -c 2 -t 0.01 -m 1000 -c cpu核数,不加-c参数为最大核数 -t cpu运算频率时间,间隔,越小占用越高 -m 内存占用,1000MB """ import sys import time from time import clock import argparse from multiprocessing import Process from mu

本着不折腾不舒服斯基,好久没安装软件玩了.今天趁天气不错,安装下TensorFlow(cpu版)(因为没钱上GPU),首先在网上搜了下教程,原文出处: https://blog.csdn.net/u013080652/article/details/68922702.因为时间时间已经过去一年多,很多版本都升级了,没有直接安装原来的直接安装.以下正文开始: 环境 系统:window7 anaconda:anaconda3-5.2.0(TensorFlow 目前已支持Python3.6) pytho

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

今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 可用设备为: [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 26

我们在刚使用tensorflow的过程中,会遇到这个问题,通常我们有多个gpu,但是 在通过nvidia-smi查看的时候,一般多个gpu的资源都被占满,但是只有一个gpu的GPU-Util 和 219W / 250W(Usage/Cap)会被占满.实际上我们只有一个在跑,但是我们其实只需要 一个卡,其他卡要跑其他的资源,这是后怎么办呢. 可以在环境中就指定gpu机器可见: 如: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI

(flappbird) luo@luo-ThinkPad-W540:tf-faster-rcnn$ ./experiments/scripts/train_faster_rcnn.sh 0 pascal_voc_0712 res101+ set -e+ export PYTHONUNBUFFERED=True+ PYTHONUNBUFFERED=True+ GPU_ID=0+ DATASET=pascal_voc_0712+ NET=res101+ array=($@)+ len=3+ EXTR

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