Я установил версию tensorflow для графического процессора на Ubuntu 14.04.
Я нахожусь на сервере графического процессора, где тензорный поток может получить доступ к доступным графическим процессорам.
Я хочу запустить тензорный поток на процессорах.
Обычно я могу использовать env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
для работы на графическом процессоре нет. 0.
Как я могу вместо этого выбирать между процессорами?
Я не собираюсь переписывать свой код с помощью with tf.device("/cpu:0"):
python
tensorflow
Александр Р Йохансен
источник
источник
CUDA_VISIBLE_DEVICES
переменную окружения вместо изменения конфигурации в коде?Вы также можете установить для переменной среды значение
без изменения исходного кода.
источник
Если приведенные выше ответы не работают, попробуйте:
источник
tf.keras.Sequential
моделей.Для меня, только установка
CUDA_VISIBLE_DEVICES
точно-1
работает:Работает:
Кто не работает:
источник
Просто используя приведенный ниже код.
источник
В некоторых системах необходимо указать:
ПЕРЕД импортом tensorflow.
источник
Вы могли бы использовать
tf.config.set_visible_devices
. Одна из возможных функций, которая позволяет вам установить, какие графические процессоры использовать, иПредположим, вы находитесь в системе с 4 графическими процессорами и хотите использовать только два графических процессора, один с
id = 0
и другойid = 2
, тогда первая команда вашего кода сразу после импорта библиотек будет:В вашем случае, чтобы использовать только ЦП, вы можете вызвать функцию с пустым списком :
Для полноты картины, если вы хотите избежать того, чтобы инициализация среды выполнения выделяла всю память на устройстве, вы можете использовать
tf.config.experimental.set_memory_growth
. Наконец, функция управления используемыми устройствами, динамически занимающая память графического процессора, становится следующей:источник
Другое возможное решение на уровне установки - поиск варианта только для ЦП: https://www.tensorflow.org/install/pip#package-location
В моем случае это дает прямо сейчас:
Просто выберите правильную версию. Бонусные баллы за использование Venv, как описано, например, в этом ответе .
источник