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安装

这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版

$ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

安装完成后运行库中自带的手写识别例子来检查安装是否成功

$ cd /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist
$ python convolutional.py
...

或者运行

$ python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional
...

限制CPU个数

对于上面用到的手写识别例子来说,需要修改文件 /usr/lib/python2.7/site-

packages/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py 中创建 Session 部分

修改前

  with tf.Session(config=config) as s:

修改后

  cpu_num = int(os.environ.get('CPU_NUM', 1))
  config = tf.ConfigProto(device_count={"CPU": cpu_num},
        inter_op_parallelism_threads = cpu_num,
        intra_op_parallelism_threads = cpu_num,
        log_device_placement=True)

  with tf.Session(config=config) as s:

修改完成后,使用环境变量 CPU_NUM 来指定需要使用的 CPU 个数,然后再次运行手写识别例子

$ export CPU_NUM=2
$ python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

运行后,使用 top 命令来查看程序的 CPU 使用情况。

以上这篇Tensorflow限制CPU个数实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Tensorflow,限制,CPU,个数

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。