在看C3D代码的时候,看见有一段代码是 config = tf.ConfigProto()#主要是配置tf.Session的运行方式,GPU还是CPU,在这里选择的是GPU的运行方式 config.gpu_options.allow_growth = True tf.ConfigProto()的主要用法就是配置tf.Session的运行方式,后一句指定的其为GPU的运行方式

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

博主个人网站:https://chenzhen.online tf.configProto用于在创建Session的时候配置Session的运算方式,即使用GPU运算或CPU运算: 1. tf.ConfigProto()中的基本参数: session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, allow_soft_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_para

参考链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候用来对session进行参数配置 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(...)...) tf.ConfigProto()的参数 1. log_device_placement = True    # 是否打印设备分配日志 2.allow_soft_placement = True      # 如果你指定的设备不存在, 允许TF自动分配设备 举例: tf.ConfigProto(log_devic

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_o

原文地址: https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/82345454 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 在服务器上用多GPU做训练时,由于想只用其中的一个GPU设备做训练,可使用深度学习代码运行时往往出现多个GPU显存被占满清理.出现该现象主要是tensorflow训练时默认占

原文地址: https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/84990176 ------------------------------------------------------------------------------------------ [题目]tf.ConfigProto和tf.GPUOptions用法总结 概述 tf.ConfigProto一般用在创建session的时候,用来对session进行参数配置,而tf.GPUOp

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算 具体代码如下: import tensorflow as tf session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_parallelism_threads=0,

  TF签名作为目前最稳定的签名方式收到了业界开发者们的认可,而在如今鱼龙混杂的签名平台中,应该如何选择客厅的TF签名平台呢?下面就一起来看看TF签名为什么这么稳定?TF签名找微导流!   TF签名的稳定性已经是众所周知的事情了,那么为什么TF签名这么稳定?   TF签名为什么稳定   TF签名也就是testflight上架,testflight是iOS的官方内测渠道,所谓的TF签名就是使用testflight平台进行app上架,上架成功后可以直接下载安装,在iOS系统中进行使用.下载安装安装后

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

前些日子看到HP公司和京东在搞服务器促销活动,于是就入了一个 ProLiant MicroServer Gen8 的低配版 相比上一代产品,新一代 MicroServer系列微型服务器可更换处理器,还多了 USB 3.0.双千兆网卡和 iLO网卡远程管理等功能,可玩性更高.另外,Gen8主板上还多了一个内置的 tf卡槽,可用于引导系统,于是打算在 tf卡上安装 ESXi 5.x操作系统. tf卡槽位置,借用一张 Nastime网站 上的图片 HP官网提供了专用的 ESXi光盘镜像文件的下载链接

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

https://blog.csdn.net/confuciust/article/details/78982264 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1

在tensorflow中,我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备,可以指定运行在GPU还是CUP上,以及哪块GPU上. 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:1'): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候.用来对session进行参数配置 with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)#tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志allow_soft_placement=True : 如果你指定的设备不存在,允许TF自动分配设备tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allo