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）。
当然，到这里或许也不算完全成功——从上图可以看到，当前tensorflow库并没有进行GPU计算。如果大家的电脑上没有GPU，或者不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，相当于已经完全成功了，后续直接开始用tensorflow库进行各类深度学习的应用即可；但是对于电脑上有GPU，并且也希望让GPU加入计算的用户而言，我们则将在下...
TensorFlow-CPU版本是专为中央处理器(CPU)优化的版本。它充分利用了多核CPU的计算能力,使得在CPU上运行TensorFlow应用程序更加高效。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...
运行上述代码,如果得到如下图所示的一个空列表[],则表示当前tensorflow库并不支持GPU运算——当然这个是肯定的,我们这里配置的就是CPU版本的tensorflow库,自然是无法在GPU中加以运算了。 至此,tensorflow库也可以正常使用了,但是他只能支持CPU运算。这里有必要提一句,其实我们通过前述方法配置的tensorflow库,其自身原理...
GPU就是用来渲染计算的,GPU版本计算性能是CPU的百倍之快。如果电脑没有独立显卡只能用CPU版本计算。 CPU版本安装: tensorflow_cpu版本只需要安装anaconda后在anaconda prompt里面pip install tensorflow_cpu==(版本号) 即可。安装anaconda的方法见GPU版本里面。
注:我用的是cmd管理员安装,在安装tensorflow的时候有错误或者很长时间没有往下进行可以按下enter键,这样安装是可以在windows环境下Anaconda和Pycharm都可以使用。 初学者,上述安装的是CPU版,tensorflow GPU比CPU版本运行速度要快,但是安装比较麻烦,网上还有很多Anaconda环境下得安装教程,是在Anaconda环境下搭建的GPU版,有...
一、TensorFlow-GPU版与CPU版的区别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...
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 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 in
(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...