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

首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: os.environ[”zCUDA_VISIBLE_DEVICES”] = "0" 用0号GPU,即'/gpu:0'运行: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” 用0号和1

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

Tensorflow.Pytorch.Keras的多GPU的并行操作 方法一 :使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候,也是可以先将声明的变量放入GPU中(PS:这点我还是不太明白,为什么其他的框架没有这样做) with tf.device("/gpu:%d"%i): with tf.device("cpu:0") 在创建Session的时候,通过指定session的参数,便可以指定GPU的数量

使用Keras训练具有多个GPU的深度神经网络(照片来源:Nor-Tech.com). 摘要 在今天的博客文章中,我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络. 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速. 为了验证这一点,我们在CIFAR-10数据集上训练了MiniGoogLeNet. 使用单个GPU,我们能够获得63秒的时间段,总训练时间为74分10秒. 然而,通过使用Keras和Python的多GPU训练,我们将训练时间减少到16秒,总训练时间为19m3s. 使用Keras启

  一.GPU是什么?与显卡是什么关系?安装在什么地方?有单独的GPU板卡吗? GPU就是图像处理芯片,外表与CPU有点相似.显卡的芯片,AMD的一个技术,相当于电脑的处理器CPU,只不过它是显卡的大脑或心脏.GPU是显卡的核心,显卡,则是由GPU.显存.电路板,还有BIOS固件组成的,所以GPU不等于显卡.GPU只是显卡上的一个核心处理芯片,是显卡的心脏,不能单独作为外接扩展卡使用,GPU因并行计算任务较重,所以功耗较大,只能焊接在显卡的电路板上使用.显卡上都有GPU,它是区分显性能的最主要元

Windows 10 Tensorflow 2 gpu正式版安装和更新日志 Tensorflow 2.0.0 released on2019年10月1日星期二 Link: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 本日志是win 10下tf2.0.0正式版的重新安装/更新的精确技术文档. Steps as follows: Step 1: enter into tf installing folder C:\Prog

一.前言 近几年深度学习在各领域大显神威,而”GPU加速"也得到了越来越多的篇幅,似乎任何程序只要放到GPU上运行那速度就是杠杠的.GPU代替CPU计算已成了大势所趋?我先告诉你结论”那是不可能滴“,然后咱们再来说说”GPU为什么比CPU快“.二.图形处理,GPU的源起 GPU是显卡的计算单元,就好比CPU是电脑的计算核心,有时我们直接就把GPU称为显卡.显而易见,GPU从诞生之初就是用来处理图像的.下面我们讲一个简单的例子来说明下为什么图像处理需要用到GPU,而CPU的缺点是什么. 我们讲一个

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对

http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要

转载:http://kms.lenovots.com/kb/article.php?id=7045 Windows 性能监视器的基本指标(CPU,内存,硬盘参数) 作为一个系统工程师来说,要看懂监控的数据至关重要,关系着优化和分析出现的问题,因此,今天给出Windows 性能监视器的一些基本指标(CPU,内存,硬盘参数),希望对大家将来优化和分析问题提供帮忙. Windows -Processor 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位 CPU利用率(% Processor Time) % Pr

PS:这是GPU版本,CPU版会用笔记本环境另写一篇博客. 前置准备 查看GPU型号 电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器  如下图: 如果不是英伟达显卡,那么不用往下看了,GAMEOVER! 查看CUDA算力 gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持,并且计算能力最低为3.5以上. 查看地址在这里:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这个就是我的: 下载GPU驱动 下载地址:https://www.nvidia.com

视频大小:1168856 字节画面尺寸:480*848帧数:275opencv + cuvid + tesla P4, 解码性能:1426.84 fps ffmpeg 4.0 API + [Intel(R) Xeon(R) Gold 6133 CPU @ 2.50GHz] ,解码性能:206.46 fps GPU解码是CPU解码的6.9倍.注意:1. GPU解码丢了两帧:2. 如果使用cuda stream流水线技术,理论上性能还会再提升.

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 0. 环境 OS:Windows 10,64 bit: 显卡:NVIDIA GeForce GTX 1050Ti,显卡查看方法:计算机[设备管理器]⇒ [显示适配器] Python 的版本,注意只能为 3.5,并非越高越好: CUDA,8.0: keras 可以以 TensorFlow 为后端(backend)(也可以 theano 为后端),安装完成 TensorFlow 的基础上

我的一个java程序偶尔会出现cpu占用很高的情况 一直不知道什么原因 今天终于抽时间解决了 系统是win2003 jvisualvm 和 jconsole貌似都只能看到总共占用的cpu 看不到每个线程分别占用的cpu呢 所以在windows平台上要找出到底是哪个线程占用的cpu还不那么容易,linux用top就简单多了 最后的解决方法: 1.找到java进程对应的pid. 找pid的方法是:打开任务管理器,然后点击 "查看" 菜单,然后点击 "选择列",把pid勾

背景 天天搞java,这些监控也都知道,用过,但也没往细里追究.因为也没碰见这种问题,这次还是静下来走一遍流程吧.与网上基本一致,不过我区分了下linux和windows的不一样.我感觉基本是程序写成死循环了或者大对象分配多了才有这种问题吧. 步骤 1.找到java进程对应的pid.通过任务管理器.linux---top 2.然后把java进程导出快照.直接运行命令.stack -l 31372 > c:/31372.stack 3.在windows下只能查看进程的cpu占用率,要查看线程的cp

本文大多转载自 http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864,加入部分自己实战心得. 1.环境:windows 7\VS2013 2.caffe-windows准备 (1)下载官方caffe-windows并解压,将 .\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为CommonSettings.props.如图4所示: 图 4:修改后的CommonSettings.props文件 附带说明

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/95370db7/,欢迎阅读最新内容! keras multi gpu training Guide multi_gpu_model import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model import numpy as np G = 8 batch_size_per_gpu =

最近在implement DeepLearning.net上面的程序.对于开源的python,最头疼的就是各种package和各种configuration. 而且还是在windows下. 想要让theano在windows下能GPU并行,总结配置如下: 1. 下载CUDA,安装,重启(重要)! 2. 下载Canopy, 申请academic free lincense. 3. Canopy中下载package, 由于numpy, scipy都集成了,主要下载:pip, mingw, libpy

由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡