tensorflow关于GPU使用率和环境配置
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平台的cuda是9.0(过低),而pip只能安装1.13.0以上版本的tensorflow(过高),并且python3.7只能支持tensorflow1.13以后的版本,所以导致安装了tensorflow后没法调用gpu,有没有小伙伴碰到过这种问题?
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我们平台暂时不支持TF 的
原来如此
可以装 可以跑 但是调不动GPU 。。。我说怎么我在上面跑得比我笔记本还要慢。。。
这个平台禁止使用tensorflow的,使用了也会封号。封IP
哈哈哈
目前平台已经不支持tensorflow和pytorch了
还可以使用tf吗?用tf去Google
貌似aistudio的终端可以配置,notebook不行
想要tf可以用Google drive
好像是因为cudnn的版本是9.2所以用不了gpu,因为没有对应的包
colab?
Colab或是Kaggle都可以把
gpu_options = tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True)
gpu_options =tf.compat.v1.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8,allow_growth=True) ##每个gpu占用0.8 的显存
config=tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=gpu_options,allow_soft_placement=True)
sess=tf.compat.v1.Session(config=config)##如果电脑有多个GPU,tensorflow默认全部使用。如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES。
这个是tensorflow2.0版如果不是2.0,把上面的类似于这种 tf.compat.v1.GPUOptions()的改成 tf.GPUOptions()就OK了。
可以用吧,我就用的 tensorflow,平台不会那么小气的,百度这个平台很好,让我爱桑深度学习!!
或者说现在可以用了
不光是这俩,乖乖pp吧,动态静态不香吗
支持pandlepandle从我做起。
是啊,免费用人家的平台,还不支持人家的框架,非要搞那些花里胡哨【吃瓜】,pp它不香吗
虽然好像貌似还是有办法折腾计图之前看人在帖子里说
Cannot run import tensorflow because of system compatibility. AI Studio prepared an entire environment based on PaddlePaddle already. Please use PaddlePaddle to build your own model or application.
这不是写着吗