0
Получаю сообщение, в котором говорится, что мое устройство GPU игнорируется, потому что его количество мультипроцессоров меньше минимального. Тем не менее, он дает мне переменную окружения TF_MIN_GPU_MULTIPROCESSOR_COUNT, но она, похоже, не существует, потому что я продолжаю получать команду не найденной. Когда я смотрю на переменные среды, используя , установите или printenv и grep для имени переменной, его не существует. Кто-нибудь знает, где я могу найти его, или как я могу изменить его значение?Не удается найти TF_MIN_GPU_MULTIPROCESSOR_COUNT
Спасибо за ответ! Моя цель - использовать максимально возможный GPU и, похоже, тот, который игнорируется из-за его многопроцессорного счета быстрее. Есть ли способ заставить TensorFlow использовать оба графических процессора? Или какой самый эффективный способ использовать мои графические процессоры? –
Самый эффективный способ - оставить вещи такими, какие они есть. Этот GPU игнорируется по умолчанию, потому что он медленный (не хватает мультипроцессоров) –
Но в моем коде tensorflow я не могу назначить задание для обоих графических процессоров? Разве не лучше, чтобы 2 GPU работали над задачей, а не только 1, или это не так, как это работает? Кроме того, нужно ли мне что-то делать в коде для работы GPU или просто автоматически использовать графический процессор по умолчанию вместо CPU для задач? Цените всю помощь! –