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如何在AWS EC2实例上激活GPU的使用?
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<p>我正在使用AWS在自定义数据集上训练CNN。我启动了一个p2.xlarge实例,将我的(Python)脚本上载到虚拟机,并通过CLI运行代码</p> <p>我用Python3(CUDA 10.0和Intel MKL-DNN)为TensorFlow(+Keras2)激活了一个虚拟环境,这是AWS的默认选项</p> <p>我现在正在运行我的代码来训练网络,但感觉GPU没有“激活”。训练的速度和我用CPU在本地运行时一样快(慢)</p> <p>这是我正在运行的脚本:</p> <p><a href="https://github.com/AntonMu/TrainYourOwnYOLO/blob/master/2_Training/Train_YOLO.py" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/AntonMu/TrainYourOwnYOLO/blob/master/2_Training/Train_YOLO.py</a></p> <p>我还试图通过将<code>with tf.device('/device:GPU: 0'):</code>放在解析器后面(第142行)并缩进下面的所有内容来修改它。然而,这似乎没有改变任何事情</p> <p>关于如何激活GPU(或检查GPU是否已激活)的任何提示</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>最后,它与我的tensorflow软件包有关!我不得不卸载tensorflow并安装tensorflow gpu。之后,GPU被自动激活</p> <p>有关文档,请参阅:<a href="https://www.tensorflow.org/install/gpu" rel="nofollow noreferrer">https://www.tensorflow.org/install/gpu</a></p>
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