Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Support for multiple GPUs

Đang mở
#134 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
java, python, scala, spark, tensorflow

Hướng nghiên cứu

Issue không nêu tệp triển khai hay các bài kiểm thử. Hãy bắt đầu với TensorFlow Java Session API được liên kết và so sánh cấu hình session của nó với ví dụ visible_device_list của Python; hoàn thành có nghĩa là các tác vụ TensorFrames có thể chạy đồng thời trên các GPU khả dụng riêng biệt.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

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)
Ngôn ngữ chính
Scala
Star
743
Fork
158
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của databricks/tensorframes

Tất cả issue của databricks/tensorframes

Issue tương tự

Thêm issue về Scala

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.