Meezo ML نشر 26 يوليو 2021 أرسل تقرير نشر 26 يوليو 2021 (معدل) لدي نسخة Tensorflow backendخاصة بال GPU، كيف أقوم بتشغيل keras على ال CPU بدلاً من ال GPU؟ تم التعديل في 26 يوليو 2021 بواسطة Meezo ML اقتباس
1 Ali Haidar Ahmad نشر 27 يوليو 2021 أرسل تقرير نشر 27 يوليو 2021 (معدل) بتاريخ 14 ساعات قال Ali Haidar Ahmad: قم بوضع الكود التالي قبل استيراد tensorflow import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" أو قم بتشغيل السكريبت كالتالي : $ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ./code.py يمكنك استخدام السلسلة الفارغة أو -1 فكلاهما نفس المعنى هنا. السلسلة الفارغة (أو -1 كما أشارت ريم) تعني أنه لايوجد أجهزة GPU (حتى ولو كانت موجودة) أي أنت تخفيها عنه لكي لايستخدمها. لذا لاداعي للتصحيح فلايوجد خطأ، انظر مثلاً: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) # عرض الأجهزة المتوفرة """ [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 5719422577836377687 ] """ أما وضع 0 أو 1 أو 2 (أعداد صحيحية موجبة) فهي تحدد أجهزة ال GPU التي تريد جعلها مرئية فالأجهزة التي يوجد فهرسها في التسلسل هي فقط الأجهزة المرئية لتطبيقات CUDA ويتم تعدادها بترتيب التسلسل، وإذا كان أحد الفهارس غير صالح، فلن تظهر لتطبيقات CUDA سوى الأجهزة التي يسبق فهرسها الفهرس غير الصحيح. أي مثلاً: لو ضبطتها بالشكل التالي 0,2,-1,1، فهذا يعني أن الجهاز الذي ترتيبه 0 و 2 سيكونان مرئيان لكن عندما يصل ل -1 (فهرس غير صالح أو غير موجود) فهنا سيتجاهله ويتجاهل مابعده أي سيتجاهل الجهاز ذو الفهرس 1 ولن يراه. حتى بالنسبة للإصدارات المختلفة فلا يوجد فرق في التعليمات. ,والتعليمة os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" ليس لها علاقة بنسخة كيراس أو ويندوز وإنما هي المنهجية التي سيتم فيها ترتيب ال GPU التي لديك. تم التعديل في 27 يوليو 2021 بواسطة Ali Haidar Ahmad اقتباس
1 Ali Haidar Ahmad نشر 26 يوليو 2021 أرسل تقرير نشر 26 يوليو 2021 (معدل) قم بوضع الكود التالي قبل استيراد tensorflow import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" أو قم بتشغيل السكريبت كالتالي : $ CUDA_VISIBLE_DEVICES="" ./code.py تم التعديل في 26 يوليو 2021 بواسطة Ali Haidar Ahmad 2 اقتباس
1 ريم المهدي نشر 27 يوليو 2021 أرسل تقرير نشر 27 يوليو 2021 إذا كنت تعمل على ويندوز 10 يمكنك تنفيذ البرنامج التالي: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' وفي حال كنت تستخدم keras 2 مع ويندوز يمكنك تعديل الكود الأول المذكور في إجابة @Ali Haidar Ahmadإلى: import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' اقتباس
السؤال
Meezo ML
لدي نسخة Tensorflow backendخاصة بال GPU، كيف أقوم بتشغيل keras على ال CPU بدلاً من ال GPU؟
تم التعديل في بواسطة Meezo ML3 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.