Tensorflow中使用CPU及GPU的引數設定

在進行svm機器學習訓練時，報dst tensorflow is not initialized錯誤，為視訊記憶體使用溢位錯誤。解決方式為使用cpu或者限制gpu視訊記憶體。

1、設定使用gpu還是cpu：

import os

os.environ['cuda_visible_devices'] = "0"

config = tf.configproto()

config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.7 #使用gpu視訊記憶體的比率
config.gpu_options.allow_growth =true #按需求使用gpu
with tf.session(config=config) as sess: #或sess = tf.session(config=config)

cp在makefile中使用

cp在makefile中使用 因為每次要把更新後的 複製到share資料夾 敲路徑麻煩，就像寫個makefile，每次make一下。如下 ccpp cp mnt hgfs share 很簡單乙個makefile檔案 結果make時出現 如下錯 cp 無法建立一般檔案 mnt hgfs shre 沒有...

tensorflow中使用GPU的設定方法

方法一 config tf.configproto allow soft placement true 如果你指定的裝置不存在,允許tf自動分配裝置 config.gpu options.allow growth true 動態分配記憶體 sess tf.session config config ...

tensorflow模型中的GPU和CPU配置

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gpu3,2,0可見，gpu0不可見 os.environ cuda visible devices gpu pci卡槽多gpu可見設定gpu 1 表示gpu不可見，即only cpu模...