TensorFlow-CPU是另一个针对CPU进行优化的版本。与TensorFlow和TensorFlow-GPU不同,TensorFlow-CPU没有对GPU进行任何优化,而是专注于提高CPU上的计算性能。对于没有GPU或者不需要使用GPU的用户来说,TensorFlow-CPU是一个不错的选择。它可以在普通的CPU上提供较好的计算性能,并且与TensorFlow保持一致的API和功能。性能比较在...
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...
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...
在激活的环境中,使用以下命令安装TensorFlow: pip install tensorflow 如果您希望安装支持GPU的TensorFlow版本,请确保已安装NVIDIA CUDA Toolkit和cuDNN。您可以从NVIDIA官网下载和安装这些工具。然后,使用以下命令安装TensorFlow GPU版本: pip install tensorflow-gpu 步骤3:验证安装 在Anaconda Prompt中,输入以下命令以验证Te...
1.3 安装TensorFlow-CPU 2 TensorFlow-GPU 2.1 查询版本对应信息 2.2 创建虚拟环境 2.3 安装cuda和cudnn 2.4 安装TensorFlow-GPU 1 TensorFlow-CPU 1.1 安装Miniconda 相比Anaconda,Miniconda更加轻量级。它只包含了Python和Conda,但并没有预装其他的库,可以根据实际需求来安装必要的包,避免不必要的存储占用。下载地址:Mi...
安装GPU版本TensorFlow 因为之前一直用,所以就用之前下载好的安装包,我的安装包是Anaconda3.4.2版本的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,支持python3.5。 安装之后,在新建tensorflow环境。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 新建好环境之后激活activate tensorflow-gpu,在环境里利用pip安装 ...
例子1 参数设置 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 : 2
GPU是显卡的"心脏"，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示...
首先，可以通过设置 log_device_placement 为 True 来检查当前使用的是哪种设备。如果对设备选择不确定，可以启用 allow_soft_placement，让它自动选择可用设备。例如，手动将矩阵乘法任务放在 CPU 上，输出将是 '/cpu：0'；而放在 GPU，输出则变为 '/gpu：0'。对于多个 GPU，TensorFlow 会根据设备...
配置GPU(安装tensorflow-gpu,有关于所有版本的踩坑指南) 很早就想写这个博客了,因为初次接触深度学习,欠缺的知识点很多,也希望自己在以后的学习道路上能发出更多优质的博客,本篇博客是我在安装tensorflow-gpu中遇到了很多有关于版本的问题,这里简单做一个总结,望大家看到有所帮助。