Mục lục:

Làm cách nào để TensorFlow sử dụng GPU của tôi?
Làm cách nào để TensorFlow sử dụng GPU của tôi?

Video: Làm cách nào để TensorFlow sử dụng GPU của tôi?

Video: Làm cách nào để TensorFlow sử dụng GPU của tôi?
Video: Triển khai model Deep Learning lên trình duyệt bằng Tensorflow JS - Mì AI 2024, Tháng mười một
Anonim

Các bước:

  1. Gỡ cài đặt của bạn cũ dòng chảy căng thẳng .
  2. Cài đặt dòng chảy căng thẳng - gpu cài đặt pip dòng chảy căng thẳng - gpu .
  3. Cài đặt Nvidia Card đồ họa & Trình điều khiển (có thể bạn đã có)
  4. Tải xuống và cài đặt CUDA.
  5. Tải xuống và cài đặt cuDNN.
  6. Xác minh bằng chương trình đơn giản.

Hơn nữa, TensorFlow có cần GPU không?

GPU TensorFlow ủng hộ đòi hỏi một loại trình điều khiển và thư viện. Chỉ thiết lập này đòi hỏi NVIDIA® GPU trình điều khiển. Các hướng dẫn cài đặt này dành cho phiên bản mới nhất của TensorFlow . Xem cấu hình bản dựng đã thử nghiệm cho các phiên bản CUDA và cuDNN để sử dụng với các phiên bản cũ hơn TensorFlow các bản phát hành.

Tương tự, làm cách nào để sử dụng nhiều GPU trong TensorFlow? Nếu một TensorFlow hoạt động có cả CPU và GPU triển khai, TensorFlow sẽ tự động đặt hoạt động để chạy trên Một GPU thiết bị đầu tiên. Nếu bạn có nhiều hơn một GPU , NS GPU với ID thấp nhất sẽ được chọn theo mặc định. Tuy vậy, TensorFlow không đặt các hoạt động vào nhiều GPU tự động.

Theo dõi điều này, GPU trong TensorFlow là gì?

MỘT GPU (Bộ xử lý đồ họa) là một thành phần của hầu hết các máy tính hiện đại được thiết kế để thực hiện các phép tính cần thiết cho đồ họa 3D.

TensorFlow có thể chạy trên GPU AMD không?

Mã này có thể chạy nguyên bản trên AMD cũng như Nvidia GPU . Có, nó có thể chạy tensorflow trên GPU của AMD nhưng nó sẽ là một vấn đề. Như dòng chảy căng thẳng sử dụng CUDA độc quyền của nó có thể 'NS chạy trên GPU của AMD vì vậy bạn cần sử dụng OPENCL cho việc đó và dòng chảy căng thẳng không được viết trong đó.

Đề xuất: