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在pai-DSW的notebook中如何使用GPU为深度学习的训练加速?

发现在训练模型的时候GPU的使用率都是0。print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))),在DSW的notebook中输入这条显示可用GPU数量为0。请问该如何使用GPU加速呢

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koko海克梅迪亚0 2024-01-29 17:26:22 84 0
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  • 请问您解决了吗?我也遇到了这个问题,想请教一下您

    2024-02-21 14:43:44
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    要使用GPU加速,首先确保你的计算机具有可用的GPU。然后,你需要安装支持GPU的TensorFlow版本。在安装时,可以使用以下命令:

    pip install tensorflow-gpu
    

    接下来,你需要在代码中设置TensorFlow使用GPU。可以通过以下方式设置:

    import tensorflow as tf
    
    # 检查是否有可用的GPU
    print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
    
    # 如果有可用的GPU,设置为使用第一个GPU
    if len(tf.config.list_physical_devices('GPU')) > 0:
        tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU'), 'GPU')
        tf.config.experimental.set_memory_growth(True)
    else:
        print("没有可用的GPU,将使用CPU运行")
    

    这段代码会检查是否有可用的GPU,如果有,将其设置为可见设备,并启用内存增长。这样,TensorFlow就会使用GPU进行计算。如果没有可用的GPU,它将使用CPU运行。

    2024-01-30 13:19:25
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  • 当在Data Science Workbench (DSW) 或类似的基于云的服务中运行Jupyter Notebook,并且尽管环境中存在GPU资源,但是tf.config.list_physical_devices('GPU')返回的数量为0,这意味着TensorFlow没有成功识别并使用GPU进行计算。为了排查和解决这个问题,你可以尝试以下步骤:

    1. 确认环境设置

      • 检查当前使用的虚拟环境是否已经配置了GPU支持。在某些云平台上,你需要确保你启动的是一个带有GPU支持的实例类型。
    2. 检查驱动和CUDA Toolkit

      • 确保在底层服务器上已安装了适用于TensorFlow版本的正确CUDA和cuDNN版本。
    3. 配置TensorFlow使用GPU

      • 在启动Notebook之前,确保平台已经配置了正确的环境变量,例如LD_LIBRARY_PATH指向CUDA库,CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定应该可见的GPU设备。
    4. 分配GPU资源给容器或进程

      • 如果是在Kubernetes集群或有类似资源隔离机制的环境下运行,可能需要明确指定为Pod或容器分配GPU资源。
    5. 在TensorFlow中启用GPU

      • 设置TensorFlow配置以允许GPU使用,比如:
        physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
        if len(physical_devices) > 0:
            tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
        
        这段代码不仅会列出物理设备,还会开启内存动态增长以防止预先分配过多GPU内存。
    2024-01-29 18:05:24
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