tensorflow调用GPU的代码

可以通过以下代码调用GPU：

import tensorflow as tf

# 查看GPU是否可用
print(tf.test.is_gpu_available())

# 设置GPU内存自适应增长
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)

# 在GPU上运行模型
with tf.device('/gpu:0'):
    # 构建模型
    model = ...

    # 训练模型
    model.fit(...)

相关问题

tensorflow调用gpu代码

要使用TensorFlow调用GPU，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你可以使用以下代码检查你的系统上有多少个GPU和CPU可用：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)

这将返回可用的GPU和CPU的列表。

2. 如果你想启用GPU加速，你可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
# 创建会话对象并启动TensorFlow运行时环境
sess = tf.Session()
# 设置TensorFlow的默认设备为GPU
with tf.device('/gpu:0'):
    # 在此处定义你的计算图和操作

这将在GPU上执行你的计算图和操作。

3. 如果你想限制GPU的使用和内存大小，你可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

tensorflow调用GPU代码怎么写

在 Tensorflow 中，使用 GPU 运行代码非常简单，只需要通过以下三行代码即可：

import tensorflow as tf

# 创建会话，指定为 GPU 运行
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

# 使用 Tensorflow 运行代码
...

其中，第二行代码创建了一个会话，并且通过 `tf.ConfigProto` 指定了 GPU 运行选项，其中 `per_process_gpu_memory_fraction` 表示每个 GPU 进程使用的 GPU 内存比例。默认为 1，表示使用全部 GPU 内存，如果你的 GPU 内存不够，可以设置一个小于 1 的值。

在会话中使用 Tensorflow 运行代码时，会自动使用 GPU 进行加速。如果你的代码中有 GPU 支持的运算，Tensorflow 会自动将它们分配到 GPU 上执行。

需要注意的是，使用 GPU 运行代码需要安装对应版本的 Tensorflow GPU 版本，以及 CUDA 和 cuDNN 库。