TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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历时两天，踩过很多坑，终于语气词装好了。说一下我的情况：tensorflowGPU-1.14.0，CUDA-10.0，cuDNN-v7.6.5，Anaconda3-2019.10，python-3.6，1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤！大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍：一、安装CU
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2024-05-27 10:01:45
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前言：开始学习TensorFlow框架，以下概念表述均来自网络，仅供自己理解和学习。1.Tensorflow 介绍1.1Tensorflow的安装网上有很多的Tensorflow安装教程，我也写了一篇《win7 64位 安装tensorflow》，链接地址：如果已安装了 TensorFlow，则可以调用 pip install --upgrade tensorflow 进行升级。1.2Tensor
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2024-05-13 09:59:57
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我们在安装tensorflow-gpu后，其运行时我们可以选定使用gpu来进行加速训练，这无疑会帮助我们加快训练脚步。
原创
2022-11-17 00:32:31
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TensorFlow GPU加速 单卡尽管机器上多个CPU，但是对于TF来说，所有的CPU都是/cpu:0多个GPU时，设备名称为/gpu:n，n从0开始查看运行每一个操作的设备CPU上import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]
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2024-05-07 20:17:58
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1.首先安装CUDA（会自动安装NVIDIA显卡驱动）a.首先安装一些依赖sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --n
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2024-02-25 10:48:11
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本文将对Tensorflow中的常用方法进行总结。TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现
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2024-08-16 22:52:00
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我的实验结果：原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms，加速后需要10-11ms，RT加快了1倍，准确度下降1%以内（fp32格式加速，int8是最快的）。tensorRTtensorRT guide 网址: 点击这里tensorflow 模型预测加速指导： 点击这里介绍tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、
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2024-05-13 14:46:07
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WIn10安装cuda先安装VS，然后根据自己的版本安装CUDA、安装完后，打开cmd命令行输入nvcc -V，检测是否安装成功 安装cuDDN安装对应版本，解压后覆盖到CUDA的地址，默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装tensorflow-gpu创建一个新
最近一直想要用GPU训练一个五子棋AI，无奈自己的笔记本是A卡，速度太慢，计算一局需要7、8分钟。所以在之前安了Ubuntu虚拟机，使用了ROCm框架，训练速度提升为一局1、2分钟，但其实速度还是很慢。这两天实验室老师拿来了一台主机，配置：Nvidia 显卡，GeForce GTX1660。所以就想安一下GPU，安了一下午，终于可以调用GPU训练了，速度为1分钟12局。。。真是舒服了。1.查看你的
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2024-04-21 09:24:51
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最近在整理模型加速的问题，使用到了GPU，但是有时候发现GPU的速度尽然比CPU还低，后来查找一些相关的资料后发现可能是由于两方面原因造成的：1. GPU的计算能力不行（毕竟对于笔记本自带的GPU而言其性能并不一定比CPU强）；2. GPU和CPU之间存在通讯问题，即数据的读取要在CPU中进行，读取后的数据再送入GPU中进行处理。针对第2个问题，考虑以队列的方式来解决，具体原因为：当数据在队列中传
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2024-02-21 14:16:13
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将深度学习应用到实际 问题中, 一个非常大的问题在于训练深度 学习模型需要的计算量太大。但幸好我们可以通过 TensorFlow 利用 GPU 或/和分布式计算进行模型训练。我们可以使用单个 GPU 进行计算加速，但是，在很多情况下,单个 GPU 的加速效率无法满足训练大型深度学习模型 的计算量需求,这时将需要利用更多的计算资源。这时，我们便可以采用并行方式使用多个GPU来训练深度学习模型。Ten
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2024-03-29 11:52:40
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一、概述tensorflow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。tensorflow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备，比如CPU在tensorflow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多CPU，tensorflow也不会区分它们，所...
原创
2021-08-12 22:04:05
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文前言使用pip安装首先确保源足够稳定直接使用pip进行安装TensorFlow-GPU根据TensorFlow的版本安装CUDA和CUDNNCUDA安装过程CUDNN安装测试测试TensorFlow能否检测到GPU二、问题记录失败的路一：失败的路二：失败的路三： 前言TensorFlow-GPU的安装本身并不难，难顶的是装好了TensorFlow却找不到GPU。 使用pip安装首先确保源足够
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2024-04-10 13:38:28
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TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。在进行人脸轮廓检测的推断速度上，与之前使用CPU相比，使用新的GPU后端有不小的提升。在Pixel 3和三星S9上，提升程度大概为4倍，在iPhone 7上有大约有6倍。为什么要支持GPU？众所周知，使用计算密集的机器学习模型进行推断需要大量的资源。但是移动设备
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2024-01-07 09:42:20
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# Python TensorFlow禁用GPU加速的全面指南
在深度学习领域，TensorFlow是一个广泛应用的框架，支持CPU和GPU进行加速计算。由于某些特定的需求，例如调试、环境限制或是在不支持GPU的机器上运行，你可能需要禁用GPU加速。在本文中，我们将详细介绍如何在TensorFlow中禁用GPU加速，并提供相关代码示例。
## 1. 理解TensorFlow的设备管理
在Te
方法一：（感谢此博主，精简有效）参考链接：qcustom使用OpenGL加速qcustom使用OpenGL加速 qcustomplot开启opengl加速渲染，提示QOpenGLFramebufferObject::bind() called from incompatible context。 在QCPPaintBufferGlFbo::draw()前面加if(QOpenGLContext::c
GTX1650+anaconda+python3.7+tensorflow-gpu1.14.0+cuda10.0+cudnn v7.6.5深度学习小白简单记录tensorflow-gpu安装过程，参考了许多他人安装成功的教程，感谢各位大佬！查看是否支持GPU，安装cuda，安装cuDNN，安装tensorflow-gpu并测试。 关键在于各版本是否匹配。1. 首先查找出对应版本的python+te
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2024-03-28 16:34:28
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如何判断查看tensorflow是否在python shell中使用gpu加速？
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2022-11-09 10:09:57
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import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available()景环境：Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了，虽然现在的已经是2.0版本了) 如下图是各个版本的cuda版本信息，在安装时需要看清楚，并不是所有的gpu版本都是cuda_8.0材料：cuda_8.0
原创
2022-05-11 09:19:22
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