想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows…

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li…

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装…

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,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS…

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度…

[干货]快速部署微软开源GPU管理利器: OpenPAI 介绍 不管是机器学习的老手,还是入门的新人,都应该装备上尽可能强大的算力.除此之外,还要压榨出硬件的所有潜力来加快模型训练.OpenPAI作为GPU管理的利器,不管是一块GPU,还是上千块GPU,都能够做好调度,帮助加速机器学习的模型训练过程. 关于什么是OpenPAI,请参考介绍视频:微软开源GPU集群管理利器. 本文提供了简化的OpenPAI安装步骤.如果有更复杂的安装要求或部署环境,请参考官网. 准备工作 环境要求如下: 推荐Ubu…

#禁用gpu版本TensorFlow,因为CUDA号码从0开始,这里直接让CUDA使用-1的GPU,自然就无法使用gpu了. 代码前面加入: import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"    import tensorflow as tfEnvironment Variable Syntax    ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1    Only device 1 will be see…

原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit…

Tensorflow和Keras都是支持Python接口的,所以本文中说的都是搭建一个Python的深度学习环境. Keras是对Tensorflow或者Theano的再次封装,也就是以Tensorflow或Theano为后端,默认的后端是tensorflow,如果你想使用theano为后端,可以更改为theano.Keras为什么要对tensorflow和theano进行再次封装,当然是为了使用更简单!为了让我们不用关注那么多的底层细节,把所有精力都放在实际问题上面. Tesorflow与th…

1.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 或者 指令:watch nvidia-smi 备注:实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练: 方法一.在python程序中设置: 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注:使用 GPU 0 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’ 备注:使用 GPU 0,1 方法二.在执行python程序时候…