在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
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...
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...
从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有GPU）。
TensorFlow-CPU版本适合在没有图形处理器(GPU)的环境中使用,或者在无法获得GPU访问权限的情况下使用。三、TensorFlow-GPUTensorFlow-GPU版本是专为图形处理器(GPU)优化的版本。它利用了GPU的并行处理能力,使得在GPU上运行TensorFlow应用程序更加快速。与TensorFlow-CPU版本相比,TensorFlow-GPU版本在处理大规模数据集和训练...
# NVIDIA3070, cuda11.2 cudnn8.1.0 tensorfow2.5.0,tensorflow-gpu2.5.0 # cpu约80 s计算1代epoch, 而 gpu却约3 s计算一代epoch withtf.device("/gpu:0"): fromtensorflow.python.clientimportdevice_lib print(device_lib.list_local_devices()) ...
TensorFlow GPU开发环境搭建 EddyL...发表于Tenso... TensorFlow开发环境搭建(Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译) EddyLiu Tensorflow的GPU支持模式下的安装要点 其实Tensorflow在GPU支持模式下的安装并不困难,严格按照其官方文档就可以了。但整个 过程比较长,中间一些步骤注意不到也可能出错。这里列出要点和排错指南。
第一次安装TensorflowCPU版本时,觉得好麻烦啊,有很多版本匹配问题。等我安装完GPU版本后,就觉得CPU版本也太简单了。带独立GPU的电脑可以使用TF的GPU版本进行加速。事实证明,即使是“很烂”的显卡,带来的加速效果也是很明显的(有一些包会针对GPU加速)毕竟我的GeForce GT 730都跟服务器20个CPU跑的速度差不多。下面是...
tensorflow分为两个版本，一个是CPU版本，一个是GPU版本。GPU版本充分应用了图形处理器的计算引擎，缩短模型训练的时间，GPU版本需要独立显卡的支持。启动Windows命令行窗口，在命令行窗口输入激活命令，激活tensorflow-cpu环境。输入下面的命令安装tensorflow 2.6.0版本。pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu...