ConfigProto

2021-04-01 18:05:04.602841: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:329] Could not create cudn

importtensorflowastfconfig=tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=
kopkd·2021-04-05 11:28

【深度学习】【TensorFlow程序报错】【cuDNN】Failed to get convolution algorithm

TensorFlow程序报错程序报错解决方法具体而言`tf.ConfigProto``keras.backend`进一步学习参考文献程序报错Traceback(mostrecentcalllast):File"E
openRiemann·2021-02-12 13:51

解决tensorflow2.0版本的gpu内存占用问题(module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘ConfigProto‘解决办法)

这个文章当作我学习tensorflow的一个笔记当我们输入以下代码importtensorflowastfconfig=tf.ConfigProto()config.gpu_options.visible_device_list
弓大大·2021-01-03 01:44

解决AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘ConfigProto‘

解决AttributeError:module‘tensorflow’hasnoattribute‘ConfigProto’错误执行tf.ConfigProto时报错错误产生原因这是由于tensorflow2.0
zjlwdqca·2020-12-20 10:30

tf.GPUOptions相关总结

在写tf.GPUOptions之前有必要提一下tf.ConfigProto。tf.ConfigProto一般在tf建立session的时候，以config的参数传入的方式来进行session的配置。
Oops·2020-12-07 21:06

Tensorflow -Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

fromtensorflow.compat.v1importConfigProtofromtensorflow.compat.v1importInteractiveSessionconfig=ConfigProto
kasugano_so·2020-11-25 15:38

tf.GPUOptions相关总结

在写tf.GPUOptions之前有必要提一下tf.ConfigProto。tf.ConfigProto一般在tf建立session的时候，以config的参数传入的方式来进行session的配置。
Oops·2020-10-09 13:15

tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况

在跑的时候可以让加些选项:withtf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True
dianxiaochuang7777·2020-09-16 09:11

关于Keras使用GPU资源耗尽的解决办法

具体使用办法如下：框架：Tensorflow和Keras方法importtensorflowastfimportkeras.backend.tensorflow_backendasKTFconfig=tf.ConfigProto
wp1988·2020-09-14 21:15

怎么设置TensorFlow自动分配设备

#初始化信息，#如果指定的设备不存在，允许TensorFlow自动分配设备#initsession#1.记录设备指派情况:tf.ConfigProto(log_device_placement=True
du1314·2020-09-13 12:06

关于TensorFlow使用的一些笔记

1.Tensorflow切换使用CPU/GPUconfig=tf.ConfigProto(device_count={'GPU':0})//0表示使用CPU，1则是GPUwithtf.Session(config
Array03·2020-09-12 20:12

tensorflow保存加载多个模型

/'+id)self.id=idself.graph=tf.Graph()self.session_conf=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,l
Dunker23·2020-09-12 17:56

keras 调用gpu方法

CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True)sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto
nice_evil·2020-09-12 00:43

tensorflow中使用tf.ConfigProto()使用方法

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置：config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,allow_soft_placement
ChengLaun·2020-09-10 20:44

Tensorflow: setting of inter_op_parallelism_threads and intra_op_parallelism_threads don't effect

问题描述：当我们用tf.Session()如：tf.manage.session()或者tf.Superiver(),来配置分布式机器的tensorflow代码的ConfigProto的init_op和
小雨滴滴滴的童鞋·2020-09-10 18:22

tf.ConfigProto()

run_config=tf.ConfigProto(...)sess=tf.Session(config=run_config)ConfigProto类:device_count：map设备的数量映射。
牛腩面·2020-09-10 17:50

intra_op_parallelism_threads参数设置

CreateTFsessionifnum_threads:config_args=dict(intra_op_parallelism_threads=5)#1=>5else:config_args={}sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto
wclzxbs·2020-09-10 16:05

Tensorflow中tf.ConfigProto()详解

参考TensorflowMachineLeanrningCookbooktf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算具体代码如下:importtensorflowastfsession_config
泥石流中的一股清流·2020-09-10 16:01

tensorflow函数_tf.ConfigProto()

tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算.session_config=tf.ConfigProto(log_device_placement
brave_555·2020-09-10 12:09

Tensorflow ConfigProto & inter_/intra_op_parallelism_threads 整理

tensorflowConfigProto有什么用：tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。
__Sunny__·2020-09-10 10:36

【最强解法】Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize...

importtensorflowastfconfig=tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_pla
00Aut0Man00·2020-09-05 09:39

ailed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try look

添加代码fromtensorflow.compat.v1importConfigProtofromtensorflow.compat.v1importInteractiveSessionconfig=ConfigProto
firstwording·2020-08-26 23:27

Tensorflow学习笔记（二）简单使用，Graph构建一个简单的计算图、as_default指定计算图

importtensorflowastftf.compat.v1.disable_eager_execution()#动态图机制，disable处于不可使用状态，enable可使用状态config=tf.compat.v1.ConfigProto
柠檬巧克力、·2020-08-26 22:00

Tensorflow 多线程设置

Tensorflow多线程设置一.通过ConfigProto设置多线程（具体参数功能及描述见tensorflow/core/protobuf/config.proto）在进行tf.ConfigProto
__Sunny__·2020-08-26 14:56

tensorflow使用笔记

CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORcouldnotdestroycudnnhandle:CUDNN_STATUS_BAD_PARAM可能是显存问题解决办法：使用allow_growth控制GPU的内存分配，代码如下config=tf.ConfigProto
Michaelliu_dev·2020-08-26 13:37

测试tensorflow-gpu的GPU代码，观察显卡占用情况判断

#importtensorflowastf##sess=tf.compat.v1.Session(config=tf.compat.v1.ConfigProto(log_device_placement
DeepHacking·2020-08-26 12:50

Tensorflow相关知识（一）MTCNN代码相关

tf.Graph().as_default()2.1tf.Graph2.2tf.Graph().as_default()2.3MTCNN之中as_default()三、tf.layers()四、tf.ConfigProto
祥瑞Coding·2020-08-24 17:42

keras dog_vs_cat数据集学习

设置显存自动增长（非必须）#指定gpuimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"#设置显存自动增长importtensorflowastfconfig=tf.ConfigProto
npu2018302257·2020-08-24 04:17

基于数据并行实现多GPU跑模型预测（VGG16示例）

个人总结能实现多GPU跑图的方法：1、使用谷歌框架tf.estimator；session_config=tf.ConfigProto(device_count={'GPU':0,'GPU':1,'GPU
农夫三拳lhx·2020-08-23 22:50

TensorFlow会话的配置项

TensorFlow配置项的文档位于这里TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代码如下：run_config=tf.ConfigProto()sess=tf.Session(
马小李23·2020-08-23 10:33

tensorflow faster rcnn 代码分析一 demo.py

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2#设置使用的GPUtfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#如果分类的
weixin_30784501·2020-08-22 03:21

tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

可参考博客tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定
夕宝爸爸·2020-08-21 13:43

tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置：config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,allow_soft_placement
yanxiaohui1992·2020-08-18 06:38

Slim ：Cannot assign a device for operation 'InceptionV3/Predictions/Softmax'错误

############################session_config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)slim.learning.train
二进制泡面·2020-08-18 05:54

win10 安装tensorflow(GPU)

importtensorflowastf>>>sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))2018-01-1613:
xiaqing01·2020-08-18 03:18

TensorFlow入门 简单前馈网络实现 mnist 分类

importtensorflowastf#设置按需使用GPUconfig=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess=tf.InteractiveSession
lhbbzh·2020-08-17 13:51

tensorflow中使用tf.contrib.learn时调整GPU配置

由于使用了tf.contrib.learn这个经过包装过的API，所以调整GPU设置时与普通API设置有所不同，普通情况下设置config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth
tripleHu·2020-08-17 00:07

在tf.contrib.learn.Estimator设置GPU利用率

config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.4session=tf.Session(confi
XeMinZa·2020-08-17 00:34

2019.2.26学习笔记

学习笔记2019一，tf.ConfigProto()配置Session的运行参数以及指定GPU设备(转载）一，tf.ConfigProto()配置Session的运行参数以及指定GPU设备(转载）config
islandliu9527·2020-08-16 03:59

could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

--------------------------setgpuusingtf---------------------------importtensorflowastfconfig=tf.ConfigProto
Li_haiyu·2020-08-15 21:19

tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:334] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTER

Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR执行文档中加入下列代码：fromtensorflow.compat.v1importConfigProtoconfig=tf.ConfigProto
萌面打虾·2020-08-12 18:03

tensorflow2.0 InternalError: 2 root error(s) found. Internal: Blas GEMM launch failed解决办法

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#原版config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)config
码奋·2020-08-10 07:53

keras GPU 配置灵活使用

CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"2、按需分配importtensorflowastfimportkeras.backend.tensorflow_backendasKTFconfig=tf.ConfigProto
xinfeng2005·2020-08-09 03:22

tensorflow限制GPU使用

tf.nn.embedding_lookup(embedding,[1,4])#[batch_size,sentence_max_len](inputs)print(b.shape)#config=tf.ConfigProto
雷咖啡·2020-08-09 01:56

os.environ（）tf.configproto()设置GPU设备的环境变量

在程序中，设置GPU设备的环境变量os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”]=“PCI_BUS_ID”#按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#设置当前使用的GPU设备仅为0号设备os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“1”#设置当前使用的GPU设备仅为1号设
wanghua609·2020-08-04 06:59

failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 排坑指南

noCUDA-capabledeviceisdetected一开始以为是自己没有把cuda安装好，在排查安装问题，发现没有问题后重启电脑，运行importtensorflowastfsess=tf.Session(config=tf.ConfigProto
weixin_30388677·2020-08-04 04:30

GPU相关

gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.8,allow_growth=True)##每个gpu占用0.8的显存config=tf.ConfigProto
NanciZhao·2020-08-03 09:56

tensorflow中使用tf.ConfigProto()配置Session运行参数&&GPU设备指定

【转载】tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置：config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True
听风1996·2020-07-30 19:53

InternalError: 2 root error(s) found. 均为 Internal: Blas GEMM launch failed

解决方案：在代码最前方加入代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement
随风i·2020-07-29 17:22

深度学习中GPU的使用（python）

记录设备指派情况为了获取你的operations和Tensor被指派到哪个设备上运行,用log_device_placement新建一个session,并设置为True.sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto
zhenglisec·2020-07-27 16:17
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