tensorflow 在py中設定GPU的使用
1. 在py檔案中加入
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' //-1代表使用cpu,0 1 2 3代表使用哪個GPU,'0,1'代表使用GPO 0和1
2.在py檔案中加入
config = tf.ConfigProto(
device_count = {'GPU': 0}
)
sess = tf.Session(config=config)
相關推薦
tensorflow 在py中設定GPU的使用
1. 在py檔案中加入 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' //-1代表使用cpu,0 1 2 3代表使用哪個GPU,'0,1
tensorflow模型中的GPU和CPU配置
1.GPU和CPU硬體環境設定 1.1. 多GPUs環境設定 gpu='0' #表示PCI卡槽gpu0可見 gpu='3' #表示PCI卡槽gpu3可見 gpu='3,2,0' #表示PCI卡槽g
TensorFlow中指定GPU及GPU視訊記憶體設定
檢視機器上GPU情況 命令： nvidia-smi 功能：顯示機器上gpu的情況 命令： nvidia-smi -l 功能：定時更新顯示機器上gpu的情況 其中左上側有0、1、2、3的編號，表示GPU的編號，在後面指定GPU時需要使用這個編號。
Python在Windows中設定託管以太坊節點使用類庫Web3.py和Infura
如果你想與以太坊區塊鏈進行互動以獲取最新區塊的詳細資訊，可以使用乙太網節點、本地節點或託管節點連線到以太坊區塊鏈的交易資訊或傳送交易。由於有許多第三方外掛和應用程式可用於執行此操作，你可能會認為我們為什麼需要一個節點。如果要部署智慧合約或使用指令碼自動與智慧合約互動，則需要設定節點，而當前的
使用tensorflow-gpu時設定GPU
使用GPU跑tensorflow程式，預設載入所有的GPU，但計算過程中只會用其中一塊。也就是你看著所有GPU都被佔用了，以為是在GPU平行計算，但實際上只有其中一塊在執行；另外的所有顯示卡都閒著，但其視訊記憶體都被佔用了，所以別人也用不了。不過這種情況通過在程式之前加三行程式碼就可以解決：
【tensorflow】tensorflow中使用gpu方法
在tensorflow中，我們可以使用 tf.device() 指定模型執行的具體裝置，可以指定執行在GPU還是CUP上，以及哪塊GPU上。 設定使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二塊GPU上執行： import tenso
tensorflow中設定儲存checkpoint的最大數量
tensorflow中設定儲存checkpoint的最大數量 1、例如： # Set up a RunConfig to only save checkpoints once per training cycle. run_config = tf.estimator.RunC
TensorFlow訓練模型,指定GPU訓練,設定視訊記憶體,檢視gpu佔用
1 linux檢視當前伺服器GPU佔用情況:nvidia-smi 週期性輸出GPU使用情況: (如設定每3s顯示一次GPU使用情況) watch -n 3 nvidia-smi 效果如下: 2 指定GPU訓練,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES來指定
如何在基於tensorflow的深度學習框架keras中指定GPU記憶體使用大小
set_gpu.py import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as KTF def get_session(gpu_fraction=0.3): '''As
windows下設定GPU加速tensorflow運算（GT940M）
必須的工具： Anaconda Cuda8.0 沒有在python3.6下使用過tensorflow，因為之前在3.6的環境下不能用，但現在tensorflow的官網顯示支援3.6版本了，本文按照已經測試能使用的3.5寫教程： 安裝Anaconda時有勾選新增至環
如何在基於tensorflow的深度學習框架keras中指定GPU
import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" 使
TensorFlow中使用GPU
TensorFlow預設會佔用裝置上所有的GPU以及每個GPU的所有視訊記憶體；如果指定了某塊GPU,也會預設一次性佔用該GPU的所有視訊記憶體。可以通過以下方式解決： 1 Python程式碼中設定環境變數，指定GPU 本文所有程式碼在tensorflow 1.12.0中測試通過。 import os os
深度學習TensorFlow如何使用多GPU並行模式？
深度學習 tensorflow TensorFlow可以用單個GPU，加速深度學習模型的訓練過程，但要利用更多的GPU或者機器，需要了解如何並行化地訓練深度學習模型。常用的並行化深度學習模型訓練方式有兩種：同步模式和異步模式。下面將介紹這兩種模式的工作方式及其優劣。如下圖，深度學習模型的訓練是一個叠代
py中mongodb使用
fin mman pos clas log 127.0.0.1 ive ati mongod 一、安裝 這個我也是照著別人寫的做的，參考了 http://blog.csdn.net/IT_wanghe/article/details/53884229。 在官網下載不是麻煩，
【NoSQL】mongo_detail.py中均衡器信息的處理思路
ava shel star form too conf 設置 err SQ 【ToolsForMongo】mongo_detail.py中均衡器信息的處理思路 先看下幾種典型狀況下的db.settings.find({‘_id‘:‘balancer‘})輸出: 1.創建mo
檔案上傳下載時，在form表單中設定屬性enctype=“multipart/form-data”的情況下，如何獲取表單提交的值？
一、問題描述 檔案上傳下載時，在form表單中設定屬性enctype=“multipart/form-data”的情況下，如何獲取表單提交的有關使用者資訊的值？（比如：textfield、radio等屬性中的值） 二、解決方法 1、情況一：沒有對user物件進行封裝 方法：
VS中設定逐過程執行屬性和運算子
在VS除錯程式碼的時候，想進入關鍵系或者屬性的具體實現的時候會彈出這個視窗 點選“是”之後，vs就直接跳過關鍵字，即使逐語句也無法進入具體實現，下次還是繼續彈出這個視窗。 點選“否”之後，再次除錯的時候就不會提示這個視窗，但是還是無法逐語句的進行除錯。 原因： VS在不知道
mpvue 從零開始 女友的髮帶 2 window中設定
女友頭上髮帶的顏色和文字是可以設定的，通過配置app.json中的window引數。 "window": { "backgroundTextStyle": "light", "navigationBarBackgroundColor": "#58A94E",
mysql中設定時區
首先,檢視下mysql中使用的時區 show variables like '%time_zone%'; 測試檢視下時間 select now(); 2018-10-24 15:49:17 這個應該是沒有設定時區 1 通過命
scray中設定動態ip
在scray寫入一個指令碼檔案 思路： 1、建立def crawl_ips():方法獲取爬取免費的西刺ip。 2、將獲取的ip存放在資料庫中，對其進行判斷分析，剔除無效ip 3、在middleware檔案進行獲取儲存好的有效ip 爬取ip代理指令碼 import requests