TensorFlow 使用优化的 C++ 和 NVIDIA® CUDA® 工具包编写,使模型能够在训练和推理时在 GPU 上运行,从而大幅提速 TensorFlow GPU 支持需要多个驱动和库。为简化安装并避免库冲突,建议利用 GPU 支持的 TensorFlow Docker 镜像。此设置仅需要 NVIDIA GPU 驱动并且安装 NVIDIA Docke
使用wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 PyTorch MNIST 测试,这是一个有目的的小型玩具机器学习示例,它强调了保持 GPU 忙碌以达到满意的 WSL2性能的重要性。与原生Linux一样,工作负载越小,就越有可能由于启动 GPU 进程的开销而导致性能下降。这种退化在 WSL2上更为明显,并且与原生 Linux 的规模不同。
安装tensorflow 先按照上面的命令激活python3.5,然后输入如下命令: pip install --upgrade tensorflow-gpu 安装完成后可以写点代码看看是否安装成功了。可以参考一下这个链接: Tensorflow的GPU支持模式下的安装要点 - 知乎专栏 其中最重要的代码是如下这段: import tensorflow as tf input =tf.Variable(tf.random_normal...
tensorflow/tensorflow:2.8.0-gpu-jupyter 都是拉取的镜像 4.2 基于镜像创建容器 docker run --gpus all -itd -v e:/dockerdir/docker_work/:/home/zhou/ -p 8888:8888 --ipc=host cc9a9ae2a5af jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token= --notebook-dir='...
4、安装Tensorflow 5、安装CUDA 6、安装cuDNN 7、前期小结 8、安装pyCharm 9、炼丹炉的最后调整 10、开炉 家里买了一台比较强劲算力的主机,于是试着给Windows机器配一下TensorFlow环境,其复杂度比UBUNTU下的DOCKER还是要高不少,网上的资料有的对,有的不对,反正是一堆坑,我来给大家理一理,不要只收藏不赞,要...
Docker install 其中大部分支持Linux和Mac OS,由于主要开发环境是Windows,我选择了最为灵活的docker方式安装TensorFlow。TensorFlow还有GPU支持版本,本文仅探索CPU-Only版本。 我计划完成一系列3篇博文,第一步安装docker,第二步单机版TensorFlow的Demo,第三步分布式TensorFlow的Demo,争取在1个月内完成。
在tensorflow 官方网址上也列举了很多方法,但都很麻烦,包括 docker也没有办法在win10下应用 gpu来计算。 记录我的检查过程。 在官网搜集有用的资料。 “在 Windows 环境中从源代码构建”中提到了经过测试后,可用的配套版本,找到一个最新的是: | 版本 | Python 版本 | 编译器 | 构建工具 | cuDNN | CUDA |...
sudo nvidia-docker version 1. 2. 3. 测试 sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi sudo docker run --runtime=nvidia --rm -it --name tensorflow-1.14.0 tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3 # 进入容器之后执行 查看GPU是否可用 ...
conda create--name nlp_tf2 python=3.9# 安装tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==2.6.2 装TensorFlow 时候推荐使用pip ,conda 的包可能不准确,所以这一步要用pip,当然我只是诱人的conda 方式没有尝试而已。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
谷歌在开发者博客上写到：「原生的 Windows 版 TensorFlow 是自开源以来，我们工作的重中之重。尽管 Windows 的用户们已经可以在 Docker 容器中运行 TensorFlow 了，我们仍然希望提供更加完整的原生体验，包括对于 GPU 的支持。」随着 TensorFlow r0.12 版的发布，这一开源软件库现已支持 Windows7、10 和 Server ...