tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现

站长资源 2024/11/24 佚名

2 0 1

1.指定GPU运算

如果安装的是GPU版本，在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU，TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。

如果机器上有超过一个可用的GPU，除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的。为了让TensorFlow使用这些GPU，必须将OP明确指派给他们执行。with......device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作：

import tensorflow as tf
import numpy as np

with tf.Session() as sess:
  with tf.device('/cpu:0'):
    a = tf.placeholder(tf.int32)
    b = tf.placeholder(tf.int32)
    add = tf.add(a, b)
    sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
    print(sum)

设备的字符串标识，当前支持的设备包括以下的几种：

cpu:0 机器的第一个cpu。

gpu:0 机器的第一个gpu，如果有的话

gpu:1 机器的第二个gpu，依次类推

类似的还有tf.ConfigProto来构建一个config，在config中指定相关的GPU，并且在session中传入参数config=“自己创建的config”来指定gpu操作

其中，tf.ConfigProto函数的参数如下：

log_device_placement=True: 是否打印设备分配日志

allow_soft_placement=True: 如果指定的设备不存在，允许TF自动分配设备

import tensorflow as tf
import numpy as np

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)

with tf.Session(config=config) as sess:
  a = tf.placeholder(tf.int32)
  b = tf.placeholder(tf.int32)
  add = tf.add(a, b)
  sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
  print(sum)

2.设置GPU使用资源

上文的tf.ConfigProto函数生成的config之后，还可以设置其属性来分配GPU的运算资源，如下代码就是按需分配

import tensorflow as tf
import numpy as np

config = tf.ConfigProto(log_device_placement=True, allow_soft_placement=True)
config.gpu_options.allow_growth = True

with tf.Session(config=config) as sess:
  a = tf.placeholder(tf.int32)
  b = tf.placeholder(tf.int32)
  add = tf.add(a, b)
  sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
  print(sum)

使用allow_growth option，刚开始会分配少量的GPU容量，然后按需要慢慢的增加，有与不会释放内存，随意会导致内存碎片。

同样，上述的代码也可以在config创建时指定，

import tensorflow as tf
import numpy as np

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)
config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)


with tf.Session(config=config) as sess:
  a = tf.placeholder(tf.int32)
  b = tf.placeholder(tf.int32)
  add = tf.add(a, b)
  sum = sess.run(add, feed_dict={a: 3, b: 4})
  print(sum)

我们还可以给gpu分配固定大小的计算资源。

gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.5)

上述代码的含义是分配给tensorflow的GPU显存大小为：GPU的实际显存*0.5

tensorflow指定CPU与GPU运算,tensorflow,CPU与GPU运算

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！

评论“tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现”

暂无评论...

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

2024年11月24日

tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现

django使用JWT保存用户登录信息

pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解

评论“tensorflow指定CPU与GPU运算的方法实现”

《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

更新日志

友情链接