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。
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([100, 28, ...
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...
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。 1 Docker是什么? 借用Docker官网最大的一行字。 Docker allows you to package an application with all of its dependencies into a ...
GPU部署预装机器 深度学习框架:cuda、cudnn、tensorflow 由于cuda、cudnn、tensorflow等机器学习、深度学习框架,依赖python3,需要在centos7.3操作系统中集成python3 一、 nvidia-docker的安装cpu架构:x86 受够了TensorRT+cuda+opencv+ffmpeg+x264运行环境的部署的繁琐,每次新服务器上部署环境都会花费很大的精力去部署环境,...
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 |...
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/tensorflow //使用国内镜像站(阿里云) 1. 2. 7.使用下面的命令启动镜像: docker run -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/tensorflow /bin/bash //选项-i用于保持STDIN在当前的窗口上,-t用于分配一个pesudo-tty,两个选项使得当前的窗口可...
pip install tensorflow-gpu==1.13.2 keras安装 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install keras==2.1.5 pytorch安装 打开pytorch的官方安装方法:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/官网推荐的安装代码如下,我使用的是Cuda10的版本: ...
TensorFlow现在可以用于Windows系统,同样也适用于Mac和Linux。而这并非总是如此。对于大多数TensorFlow存在的第一年,Windows支持的唯一方式是虚拟机,通常是通过Docker。即使没有GPU支持,这对我来说也是个好消息。我教的深度学习研究生课程对于仅运行Windows的学生而言是很困难的。
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 ...