这个问题在这里已经有了答案:CanKeraswithTensorflowbackendbeforcedtouseCPUorGPUatwill?(8个回答)关闭5年前。有没有办法完全在CPU上运行TensorFlow。我机器上的所有内存都被一个运行TensorFlow的单独进程占用。我尝试将per_process_memory_fraction设置为0，但未成功。 最佳答案 看看这个question或者这个answer.总结一下，你可以添加这段代码:importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=
我在做什么我正在训练并使用卷积神经元网络(CNN)进行图像分类，使用Keras和Tensorflow-gpu作为后端。我正在使用什么-PyCharm社区2018.1.2-Python2.7和3.5(但不能同时使用)-Ubuntu16.04-Keras2.2.0-Tensorflow-GPU1.8.0作为后端我想知道的在许多代码中，我看到人们使用fromkerasimportbackendasK#Dosomecode,e.g.trainandsavemodelK.clear_session()或使用后删除模型:delmodel关于clear_session的keras文档说:“销毁当前的
根据文档，默认GPU是id最低的:IfyouhavemorethanoneGPUinyoursystem,theGPUwiththelowestIDwillbeselectedbydefault.是否可以通过命令行或一行代码更改此默认设置？ 最佳答案 Suever'sanswer正确显示了如何将您的操作固定到特定的GPU。但是，如果您在同一台机器上运行多个TensorFlow程序，建议您设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量以在启动进程之前公开不同的GPU。否则，TensorFlow将尝试在所有可用的GPU上分配几乎全
如何在Python3.6x64中使用TensorFlowGPU版本而不是CPU版本？importtensorflowastfPython正在使用我的CPU进行计算。我可以注意到它，因为我有一个错误:YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse:AVX2我已经安装了tensorflow和tensorflow-gpu。如何切换到GPU版本？ 最佳答案 按照本教程TensorflowGPU我做到了，效果很好。注意!-安装9.0版!Tensorf
更新:在Tensorflow1.14.0中修复(可能更早，没有检查)更新:仍在Tensorflow1.7.0中发生更新:我写了一个协作笔记本，在google的gpu硬件上重现了这个bug:https://drive.google.com/file/d/13V87kSTyyFVMM7NoJNk9QTsCYS7FRbyz/view?usp=sharing更新:在这个问题的第一个修订版中错误地指责tf.gather之后，我现在将其缩小到tf.reduce_sum并结合占位符作为形状:tf.reduce_sum为形状取决于占位符的大张量生成零(仅在GPU上)。在向占位符batch_size(在
有人可以帮我重写这一功能(doTheMath函数)以在GPU上进行计算吗？我现在花了好几天试图设法解决这个问题，但是没有结果。我想知道也许有人会以您认为适合日志的任何方式帮助我重写此函数，因为最后我给出的结果相同。我尝试使用@jit中的numba，但由于某种原因，它实际上比正常运行代码要慢得多。样本量巨大，目标是大幅减少执行时间，因此自然而然地相信GPU是最快的执行方法。我会解释一些实际情况。实际数据看上去与下面的代码中创建的样本数据几乎相同，被划分为每个样本大约5.000.000行或每个文件大约150MB的样本大小。总共大约有600.000.000行或20GB的数据。我必须遍历该数据
在TensorFlow中读取scikit-learn的实现:http://learningtensorflow.com/lesson6/和scikit-learn:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html我正在努力决定使用哪个实现。scikit-learn作为tensorflowdocker容器的一部分安装，因此可以使用任一实现。使用scikit-learn的原因:scikit-learncontainslessboilerplatethanthetensorflowimpl
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭4年前。Improvethisquestion我目前正在做一个python项目，我想利用GPU进行一些计算。乍一看似乎有很多可用的工具；乍一看，我觉得我错过了什么。Copperhead看起来很棒，但尚未发布。我似乎仅限于编写低级CUDA或openCL内核；没有推力，没有cudpp。如果我想整理一些东西，我必须自己做。这对我来说似乎不太正确。我真的错过了什么吗？还是这种GPU脚本还没有达到宣传的效果？编
如何检查PyTorch是否正在使用GPU？nvidia-smi命令可以检测GPU事件，但我想直接从Python脚本中检查它。 最佳答案 这些功能应该会有所帮助:>>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True>>>torch.cuda.device_count()1>>>torch.cuda.current_device()0>>>torch.cuda.device(0)>>>torch.cuda.get_device_name(0)'GeForceGTX950M'这告诉我们:CUDA可用
更新:此问题与GoogleColab的“笔记本设置:硬件加速器:GPU”有关。此问题是在添加“TPU”选项之前编写的。阅读了多个关于GoogleColaboratory提供免费TeslaK80GPU的激动人心的公告，我尝试运行fast.ai教训它永远不会完成-快速耗尽内存。我开始调查原因。归根结底，“免费TeslaK80”并不是对所有人都“免费”——对某些人来说，只有一小部分是“免费”的。我从加拿大西海岸连接到GoogleColab，但我只获得了0.5GB的本来应该是24GB的GPURAM。其他用户可以使用11GB的GPURAM。显然，对于大多数ML/DL工作来说，0.5GBGPURA
