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())　

查看是否只有CPU可用，发现不是，有GPU可用，但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用，另一个GPU利用率为0，

发现在启动时有一行报错：

Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found

但是并没有在意，发生这个错误的原因在于新建的虚拟环境中没有这个文件，将环境切回base后GPU利用率升高，CPU利用率降低。

TensorFlow使用GPU训练时CPU占用率100%而GPU占用率很低的更多相关文章

  1. 使用Deeplearning4j进行GPU训练时，出错的解决方法

    一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错 ...

  2. 记录：测试本机下使用 GPU 训练时不会导致内存溢出的最大参数数目

    本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的 ...

  3. Tensorflow 多gpu训练

    Tensorflow可在训练时制定占用那几个gpu,但如果想真正的使用多gpu训练,则需要手动去实现. 不知道tf2会不会改善一下. 具体参考:https://wizardforcel.gitbook ...

  4. 『开发技术』GPU训练加速原理（附KerasGPU训练技巧）

    0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TP ...

  5. 安装 tensorflow 1.1.0；以及安装其他相似版本tensorflow遇到的问题；tensorflow 1.13.2 cuda-10环境变量配置问题；Tensorflow 指定训练时如何指定使用的GPU；

    # 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expo ...

  6. TensorFlow如何提高GPU训练效率和利用率

    前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用 ...

  7. 使用GPU训练TensorFlow模型

    查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorfl ...

  8. TensorFlow在Windows上的CPU版本和GPU版本的安装指南（亲测有效）

    安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python ...

  9. tensorflow使用多个gpu训练

    关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料,比较官方的只有:tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py ...

随机推荐

  1. Prepared SQL 性能测试

    一:Prepere Statement 简介  prepare statement 即 SQL 预处理.什么是 SQL 预处理? 普通 SQL 语句执行的逻辑 需要经过 server 层 的 分析器 ...

  2. Docker 容器、镜像、日志相关操作

    一. 容器操作 新建并启动 命令:docker run 查看容器 命令:docker ps 查看终止状态的容器 命令:docker ps -a 启动已终止容器 命令:docker start 终止容器 ...

  3. Intellij IDEA远程debug线上项目记录

    远程调试,特别是当你在本地开发的时候,你需要调试服务器上的程序时,远程调试就显得非常有用. JAVA 支持调试功能,本身提供了一个简单的调试工具JDB,支持设置断点及线程级的调试同时,不同的JVM通过 ...

  4. 对 Kubernetes 部署进行故障排除的视觉指南

    链接:https://learnk8s.io/troubleshooting-deployments

  5. Vmware安装Ubuntu16.4的过程及出现问题的解决

    镜像下载.域名解析.时间同步请点击 阿里云开源镜像站 1.下载Ubuntu镜像文件 Ubuntu16.4镜像文件下载地址:https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-relea ...

  6. 4月4日 python学习总结 os pickle logging

    1.序列化和反序列化 我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化,在Python中叫pickling. 反过来,把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化,即unpickl ...

  7. 如何drop caches

    http://www.linuxfly.org/post/320/ syncecho 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

  8. sql注入之简要注入

    #mysql简要注入流程 mysql注入简要流程如下图: 由于还没学习完先结合sqlilabs的第一关讲解信息收集的一部分和数据注入的information_schema的有据查询. #sqli-la ...

  9. OSPF的五种报文

    OSPF的五种报文 Hello报文 DD(Database Description)数据库描述报文 LSR(LinkState Request)链路状态请求报文 LSU(LinkState Updat ...

  10. Ubuntu16.04 搭建samba服务器

    1昨天花了一天时间弄了NFS服务器,结果搭建完之后出现各种问题,要么挂载不上,要么就是字符乱码.今天在看到一个关于树莓派的介绍的时候,提到Samba服务器的搭建,我尝试了一下,结果发现很顺利地就能够正 ...