gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')

时间: 2024-02-01 09:03:31 浏览: 97
PY

人工智能-tf-测试gpu是否可用

这代码是用来获取可用的GPU设备列表的，它是TensorFlow的一部分。在使用TensorFlow进行GPU加速计算时，我们需要先获取可用的GPU设备列表，然后将其分配给对应的TensorFlow会话。该函数会返回一个列表，其中每个元素代表一个可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备，则返回一个空列表。一般来说，我们需要在执行任何需要GPU加速的代码之前调用该函数，以确保TensorFlow能够正确使用GPU加速。
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gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: # 分配第一个GPU50%的显存 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration( gpus[0], [tf.config.VirtualDeviceConfiguration...

import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

然后，使用 list_physical_devices() 函数列出了所有可用的物理 GPU 设备，并将其存储在变量 gpus 中。接下来，通过迭代 gpus 列表中的每个 GPU，使用 set_memory_growth() 函数将 GPU 内存设置为动态增长...

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

首先，tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')会列出所有可用的物理GPU设备。 然后，tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)会将第一个GPU设备的内存动态增长...

gpus = tf.config.list_physical_devices(device_type='GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(device=gpu, enable=True) #GPU内存管理代码什么意思

具体来说，'tf.config.list_physical_devices(device_type='GPU')'函数列出了所有可用的GPU设备，然后对于每一个GPU，'tf.config.experimental.set_memory_growth(device=gpu, enable=True)'函数将其内存增长模式...

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)

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()。 ...

解释以下这段代码：import tensorflow as tf gpus =tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)]) #import scipy.io as sio import pickle import os,random import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.stats from tensorflow import losses from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np #import scipy.io as sio #import scipy.stats import math import os import pdb from tensorflow import losses from model import ResNet18 from re_dataset_real import train_image1,train_label1,test_image1,test_label1,val_image1,val_label1 from re_dataset_imag import train_image2,train_label2,test_image2,test_label2,val_image2,val_label2 def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码主要是实现了一个包含两个子模型的神经网络，其中每个子模型都是由 ResNet18 构成的。此外，还定义了三个损失函数 phsical_loss、angle_loss 和 amp_loss，分别用于计算物理约束、角度约束和幅度约束。...

WARNING:tensorflow:From C:\Users\11064\AppData\Local\Programs\Python\Python310\vision_test.py:6: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use tf.config.list_physical_devices('GPU') instead. 2023-05-29 22:25:56.496349: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /device:GPU:0 with 1643 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6怎么解决

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_...

AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.config' has no attribute 'experimental_list_devices'

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 ...

请将此代码修改为tensorflow2.7，cuda11.2版本的代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, ReLU from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载MNIST数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3) y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # 构建LeNet-5模型 model = Sequential([ Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Conv2D(16, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Flatten(), Dense(units=120, activation='relu'), Dense(units=84, activation='relu'), Dense(units=10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=30, validation_data=(x_test, y_test)) # 在测试集上输出精度 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc)

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) print(...
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