帮我检查一下这段代码有没有错误gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.1 * 1024)]) except RuntimeError as e: print(e) sess = tf.compat.v1.Session() init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init)
时间: 2024-04-03 19:36:10 浏览: 20
这段代码看起来没有明显的错误,但是有一些需要注意的地方:
1. 如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本,则不需要使用 `tf.compat.v1.Session()` 和 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()`。相反,你应该使用 `tf.Session()` 和 `tf.global_variables_initializer()`。
2. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时,你可以将 `memory_limit` 的值设置为比 0.1 * 1024 更大的值,以便更好地利用 GPU 资源。
3. 在设置 `VirtualDeviceConfiguration` 时,你可以将 `memory_limit` 的值设置为 None,以便完全利用 GPU 资源。
4. 需要确保导入了 TensorFlow 库。例如,可以在代码的开头添加以下行:`import tensorflow as tf`。
希望这些提示能够帮助你检查代码并避免潜在的错误。
相关问题
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU') IndexError: list index out of range如何修改代码
这个错误通常是因为没有检测到可用的GPU导致的。你可以先检查一下你的机器是否有GPU,并且是否已经安装了相应的驱动和CUDA、cuDNN等依赖库。
如果你确定你的机器上有可用的GPU,并且已经安装好了相应的依赖库,那么可能是因为GPU的数量不够多,而导致你的代码出现了这个错误。你可以修改代码,让它在找不到GPU的时候使用CPU进行计算,具体方法如下:
```
import tensorflow as tf
# 设置GPU的使用方式
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
# 设置GPU按需增长
try:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
# 设置使用的GPU编号
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
except RuntimeError as e:
print(e)
else:
# 没有GPU,使用CPU进行计算
tf.config.set_visible_devices([], 'GPU')
print("No GPU available, using CPU instead.")
```
这样,当没有检测到可用的GPU时,你的代码就会自动使用CPU进行计算,而不会出现"list index out of range"的错误。
AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.config' has no attribute 'experimental_list_devices'
This error occurs when you try to use the method `experimental_list_devices()` in TensorFlow 2 but it is not available in the module `tensorflow_core._api.v2.config`. This method was experimental and has been removed in TensorFlow 2.
To solve this error, you can use the method `list_physical_devices()` instead. Here's an example:
```python
import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print("Number of GPUs available: ", len(physical_devices))
for device in physical_devices:
print(device)
```
This will print the number of available GPUs and their names. You can also use the method `list_logical_devices()` to get a list of all logical devices available.
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