TensorFlow-GPU版与CPU版的主要区别在于其计算能力的差异。GPU版TensorFlow利用了图形处理单元(GPU)的并行处理能力,使得在处理大规模数据集时能够显著提高计算速度。相比之下,CPU版TensorFlow主要依赖于中央处理器(CPU)进行计算,虽然在处理小规模数据集时也能表现出色,但在处理大规模数据集时,其计算速度会明显低于GPU版。
CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显卡支持cuda,推荐安装gpu版本的。 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,(如果安装CPU版本请参考网上其他教程!) GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。(本文为GPU版本安装教程。) Tensorflow-gpu版本安装...
(1)CPU是串行的,CPU通过cache减少访问内存的次数,且CPU是串行计算的; (2)对于GPU来说,它有一个很小的cache,或者是没有cache,它可以实现较为复杂的并行计算。 2.CUDA,cuDNN的区别与联系: (1)CUDA是英伟达公司推出的GPU并行计算框架,并且此框架只能基于英伟达的设备进行部署,当显卡需要进行大量计算的时候,这个时...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA...
3. TensorFlow在CPU和GPU上运行速度的主要差异 小规模数据集:在计算量较小的情况下,CPU的计算速度可能会比GPU快,因为GPU在处理小规模数据集时可能会因为并行计算带来的额外开销而降低速度。 大规模数据集:随着计算量的增加,GPU的并行计算能力得到充分发挥,其计算速度会显著超过CPU。GPU在处理大规模数据集时能够保持相...
Tensorflow 使用CPU 和GPU有什么区别? 在大数据集情况下,CPU 版本无法加速运算,计算速度相对缓慢,此时,GPU的性能要比CPU强大很多,所以推荐使用GPU。但在小数据集的情况下CPU和UGPU的性能差别不大。CPU 版本暂可用作学习,如为了学习模型算法,数据集不大,使用 CPU 版本也能勉强应付。待日后对深度学习有了一定了解再...
gpu_time = timeit.timeit(gpu_run,number=10) print('run_time:',cpu_time,gpu_time) 通过改变矩阵大小,增加矩阵乘法的计算量:计算结果如下 结论:1.在计算量较小的情况下,cpu的计算速度比gpu计算速度快,但是都是微量级别的差异 2.随着计算量的增加,cpu的计算时间逐步增加,而gpu的计算时间相对平缓,在计算量...
与简单的CNN案例中的类似行为相比，在这个实例中，所有的cpu在编译后的TensorFlow库中执行得更好。 在IMDb reviews dataset上使用的fasttext算法可以判断一个评论是积极的还是消极的，与其他方法相比，它的分类速度非常快。 在这种情况下，GPU比CPU要快得多。降低CPU数量的好处并不那么明显。尽管作为一个备用...
如果在64vCPU上的模型训练速度与GPU版本差不多（或者就略慢那么一点），那么用CPU来代替GPU就是划算的。但是这些结论都是假设深度学习软件和GCE平台硬件的运行效率达到100％;如果不能达到（很可能不会），则可以通过缩减vCPU的数量和相应的开支来省钱。由于没有需求，所以没有使用大量CPU对深度学习库进行基准化测试...
我一开始用的cpu 的tensorflow 训练一个简单的区分异或问题。后来安成了gpu 版本。发现慢了将近10倍的速度,原来cpu 的迭代10万次用20秒,现在用gpu 迭代1万次用20多秒。好郁闷啊,没找到原因啊。是笔记本。i5处理器,960的洗显卡 hl_f117 高级粉丝 3 快来人啊。 Wenthalpy 高级粉丝 3 我是小白……同样...