在性能方面,TensorFlow-GPU通常比TensorFlow-CPU具有更高的计算性能。这是因为GPU采用了大量的计算核心和专业的并行计算架构,能够快速地完成大规模的并行计算任务。在进行大规模的并行计算任务时,使用TensorFlow-GPU可以显著提高训练速度,有时甚至可以提高几十倍的速度。相比之下,TensorFlow-CPU虽然没有对GPU进行优化,但在...
切换CPU GPU 只要切换设备就行了,我只进行了1epoch的卷积训练,可以看到GPU速度要比CPU快个10 倍左右,如果是前馈神经网络或者简单的神经网络,测试验证使用CPU是比GPU要快的,所以自己需要根据实际情况切换设备。 需要zlib文件的可以给我留言。
TensorFlow是一个开源的深度学习框架,可以在CPU和GPU上运行。而TensorFlow-GPU则是专门针对GPU进行了优化的版本,可以更好地利用GPU的并行计算能力,从而加速模型训练和推断过程。 总的来说,TensorFlow-GPU相对于TensorFlow来说,能够更快地处理大规模的深度学习模型,同时也能够更有效地利用GPU的性能。因此,如果你有GPU可以...
tensorflow 和tensorflow-gpu是 TensorFlow 框架的两个不同版本。tensorflow 是基于 CPU 的版本，可以在 C...
1.tensorflow与tensorflow-cpu、tensorflow-gpu区别 tensorflow是目前机器学习主流框架之一,安装时偶尔会遇到一些问题。tensorflow目前分为tensorflow1.x与tensorflow2.x版本,区别很大,这里不做解释。下面是参考网上的tensorflow三个安装包的区别。 2.python的第三方包国内镜像 ...
conda install tensorflow装的是cpu版本的tensorflow，这可能是conda清华源的问题。想用conda 装gpu ...
gpu和cpu的区别 gpu是什么和cpu的区别如下: 1、cpu是电脑的中央处理器。 2、gpu是电脑的图形处理器。 3、cpu是一块超大规模的集成电路,其中包含alu算术逻辑运算单元、cache高速缓冲存储器以及Bus总线。 4、cpu是一台计算机的控制和运算核心,它的主要功能便是解释计算机发出的指令以及处理电脑软件中的大数据。
简单地来说,在TensorFlow中,客户端通过会话来联系主节点,实际的工作交由工作节点实现。每个工作节点占据一台设备(是TensorFlow具体计算的硬件抽象,即CPU或GPU)。在单机模式下,客户端、主节点和工作节点都在同一台服务器上;在分布式模式下,它们可以位于不同的服务器上。下图展示了这三者之间的关系。
注意两者的区别,前者不是最新的安装包,很容易出现问题 以前使用清华镜像源来安装软件,能大大提升下载速度,但是遇到一个很严重的问题,清华镜像源上的版本问题,这里使用的是cuda9.0+cuDNN9.0,自然tensorflow-gpu也应该是1.9.0版本,而清华镜像源上的是1.1.0版本,根本就不行。这里要先解除镜像源链接,再重新安装。