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...
一、安装CUDA 务必确定tensorflow的CUDA版本。(ps:博主当初就是在这里踩坑的,博主一开始下载了本机的NVIDIA版本为10.2,但是安装完后导入tensorflow库后提示"Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’"的报错信息,然后去到自己安装的CUDA路径目录中搜索,发现自己只有’cudart64_102.dll’这个文件,于是就知...
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）。
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 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/6/11 16:03 # @Author : chuqianyu # @FileName: testtt2tt.py ...
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: ...
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。 确保Ecosystem一致性要确保Te… QuanTide TensorFlow开发环境搭建(Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译) EddyLiu 轻松配置分布式Te...
简介:TensorFlow是一个开源机器学习框架,可用于各种应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。TensorFlow-CPU和TensorFlow-GPU是TensorFlow的两个不同版本,分别针对不同的硬件进行了优化。本文将详细解释这三个版本的差异,以便读者更好地理解并选择适合自己需求的版本。