Innehållsförteckning:

Hur får jag TensorFlow att använda min GPU?
Hur får jag TensorFlow att använda min GPU?

Video: Hur får jag TensorFlow att använda min GPU?

Video: Hur får jag TensorFlow att använda min GPU?
Video: ЛЮБОВЬ С ДОСТАВКОЙ НА ДОМ (2020). Романтическая комедия. Хит 2024, December
Anonim

Steg:

  1. Avinstallera din gammal tensorflöde .
  2. Installera tensorflöde - gpu pip installera tensorflöde - gpu .
  3. Installera Nvidia Grafikkort & drivrutiner (du har förmodligen redan)
  4. Ladda ner och installera CUDA.
  5. Ladda ner och installera cuDNN.
  6. Verifiera med ett enkelt program.

Dessutom, behöver TensorFlow GPU?

TensorFlow GPU Stöd kräver ett sortiment av förare och bibliotek. Endast denna inställning kräver NVIDIA® GPU förare. Dessa installationsinstruktioner gäller den senaste versionen av TensorFlow . Se de testade byggkonfigurationerna för CUDA- och cuDNN-versioner att använda med äldre TensorFlow släpper.

På samma sätt, hur använder jag flera GPU:er i TensorFlow? Om en TensorFlow driften har både CPU och GPU implementeringar, TensorFlow kommer automatiskt att köra operationen på a GPU enheten först. Om du har fler än en GPU , den GPU med det lägsta ID kommer att väljas som standard. Dock, TensorFlow placerar inte verksamheten i flera GPU:er automatiskt.

Med tanke på detta, vad är GPU i TensorFlow?

A GPU (Graphical Processing Unit) är en komponent i de flesta moderna datorer som är designad för att utföra beräkningar som behövs för 3D-grafik.

Kan TensorFlow köras på AMD GPU?

Denna kod kan springa infödd på AMD samt Nvidia GPU . Ja det är möjligt kör tensorflöde på AMD GPU men det skulle vara ett jävla problem. Som tensorflöde använder CUDA som är proprietär det burk 't körs på AMD GPU så du måste använda OPENCL för det och tensorflöde står inte skrivet i det.

Rekommenderad: