Support for multiple GPUs
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 30/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
Direzione di ricerca
L’issue non indica file di implementazione né test. Inizia con la TensorFlow Java Session API collegata e confronta la sua configurazione della sessione con l’esempio Python visible_device_list; il lavoro è completato quando le attività TensorFrames possono essere eseguite simultaneamente su GPU disponibili separate.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
TensorFrames should be able to run tasks concurrently on separate GPUs, if they are available. This should be possible with the latest TensorFlow java API:
https://www.tensorflow.org/api_docs/java/reference/org/tensorflow/Session.html#Session(org.tensorflow.Graph, byte[])
Assuming that all the GPUs are available for running tasks, they can be locked onto specific sessions in python by using the following code:
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.visible_device_list = "0" # Or different values
session = tf.Session(config=config)
- Lingua principale
- Scala
- Stelle
- 743
- Fork
- 158
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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