python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 使用第一个GPU设备2. 在使用TensorFlow时,我们可以使用tf.device()来明确指定某个操作使用的设备。例如:
python import tensorflow as tf with tf.device("/gpu:0"): # 在第一个GPU设备上执行操作 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name="a") b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name="b") c = a + b with tf.device("/cpu:0"): # 在CPU上执行操作 d = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name="d") e = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name="e") f = d + e3. 在使用CUDA时,我们需要注意内存的使用。由于GPU内存通常比CPU内存小得多,因此我们需要尽可能地减少GPU内存的使用。这可以通过使用tf.placeholder()和tf.Session()来实现,例如:
python import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) c = tf.layers.dense(a, 256, activation=tf.nn.relu) d = tf.layers.dense(c, 10, activation=None) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=b, logits=d)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(1000): batch_x, batch_y = get_batch_data() _, loss_val = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={a: batch_x, b: batch_y})在上面的代码中,我们使用了tf.placeholder()来定义输入数据的占位符,然后在Session中通过feed_dict来传入数据。这样可以避免在计算图中创建大量的中间变量,从而减少GPU内存的使用。 以上就是关于TensorFlow版本对应的CUDA编程技术的一些介绍和注意事项。希望对你有所帮助!
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/130970.html
摘要:大家都知道深度学习涉及到大量的模型算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是。以最常用的环境为例。这里强烈推荐版本,因为深度学习动辄几小时几天几周的运行市场,加速会节省你很多时间甚至电费。常见错误找不到指定的模块。 区别于其他入门教程的手把手式,本文更强调因而非果。我之所以加上通用字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的...
摘要:图和之间的关系图例与各版本之间的环境依赖关系的原装驱动并不支持,因此需要禁用掉并且重装卡官方驱动。会有很多同学在不知道的情况下安装了,最后导致和无法使用或者无法安装等问题。 ...
阅读 4122·2023-04-26 02:40
阅读 2633·2023-04-26 02:31
阅读 2716·2021-11-15 18:08
阅读 550·2021-11-12 10:36
阅读 1387·2021-09-30 09:57
阅读 5131·2021-09-22 15:31
阅读 2607·2019-08-30 14:17
阅读 1238·2019-08-30 12:58