使用wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 主要步骤 1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动 2. 在wsl-2 中安装 docker 及 NVIDIA 容器 测试1,simple container 测试2:Jupyter Notebooks 问题:为啥 jupyter notebook 的这个docker 调用巨慢无比??? 参考文献 windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【...
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 Docker。用户可以从预配置了预训练模型和...
Support heterogeneous computation where applications use both the CPU and GPU. Serial portions of applications are run on the CPU, and parallel portions are offloaded to the GPU. As such, CUDA can be incrementally applied to existing applications. The CPU and GPU are treated as separate devices ...
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, ...
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 ...
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 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。」...
TensorFlow API支持Python 2.7和Python 3.3+,共支持4种安装方式。 Pip install Virtualenv install Anaconda install 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。
早期的tensorflow版本不支持windows环境,所以要通过docker进行安装,会相对复杂,但目前tensorflow的版本已经支持windows环境,所以不再需要容器,可以直接安装,下面给出安装步骤: 1、安装anaconda anaconda可以帮助管理不同版本的python和包。大家常用的基本都是python2.7,但windows版本的tensorflow需要python3.5的支持。使用anaconda...
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 2016。