Pytorch目前主要在学术研究方向领域处于领先地位,许多学术论文都是用pytorch编写的,因此使用范围更广。 其优点在于:PyTorch可以使用强大的GPU加速的Tensor计算(比如:Numpy的使用)以及可以构建带有autograd的深度神经网络。 同时,PyTorch 的代码很简洁、易于使用、支持计算过程中的动态图而且内存使用很高效,版本之间差异也不大...
print("cpu:", cpu_time, " gpu:", gpu_time," pu:", pu_time) # 结果 # cpu: 3.5386725999996997 gpu: 0.003457500002696179 pu: 0.002655599993886426 # 我们发现使用GPU后速度得到极大提升。 2.2 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf # Helper libraries import numpy as np import matplotli...
# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="/gpu:0" ##表示使用GPU编号为0的GPU进行计算 importnumpyasnp fromtensorflow.keras.modelsimportSequential# 采用贯序模型 fromtensorflow.keras.layersimportDense, Dropout, Conv2D, MaxPool2D, Flatten fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist ...
在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换tensorflow-gpu 1.11.0问题解决,可见tensorflow-gpu的版本不能过高,也不能过低。
在Linux系统上,TensorFlow与NumPy,pandas等库的兼容性最好。 Python环境:TensorFlow需要Python 3.5-3.8版本。推荐使用Anaconda来管理你的Python环境,因为它可以轻松地安装和更新TensorFlow以及其他所需的库。三、TensorFlow版本与安装 TensorFlow版本:为了获得最佳的GPU加速性能,推荐使用TensorFlow的最新版本。 TensorFlow GPU版本...
关于TensorFlow使用GPU加速 我们在安装tensorflow-gpu后,其运行时我们可以选定使用gpu来进行加速训练,这无疑会帮助我们加快训练脚步。 (注意:当我们的tensorflow-gpu安装后,其默认会使用gpu来训练) 之前博主已经为自己的python环境安装了tensorflow-gpu,详情参考:...
正好可以测试tensorflow和keras是否在GPU上运行 来段代码测试一下: import numpyasnpfromkeras.models import Sequentialfromkeras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten import matplotlib.pyplotaspltfromsklearn import datasets # 样本数据集,两个特征列,两个分类二分类不需要onehot编码,直接将类别转换为...
注:安装时遇到提示numpy错误,将numpy版本卸载后,重新用pip安装1.19.3版本后解决。(pip install numpy==1.19.3) 9.等待安装完成,输入ipython后,输入import tensorflow as tf,再输入tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)测试安装结果,当返回如下提示说明GPU版本安装成功。
4.安装CUDNN8.9 for cuda 11.x 5.pip installnumpy==1.21.6 6.pip installtorch 7.pip installtensorflow==2.10.0 还出现什么问题,deepseek一下即可。由此总算进入了他的知识范围了。
安装指定版本的tensorflow-gpu 2.10.0(根据你自己的配套版本安装),输入命令: pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 无报错结束,就是装好了。 打开python环境 python 导入tensorflow包进行测试 ,查看tensorflow的版本信息,输入命令: import tensorflow as tf tf.__versio...