Indholdsfortegnelse:

Hvordan får jeg TensorFlow til at bruge min GPU?
Hvordan får jeg TensorFlow til at bruge min GPU?

Video: Hvordan får jeg TensorFlow til at bruge min GPU?

Video: Hvordan får jeg TensorFlow til at bruge min GPU?
Video: Быстрее всех: как я первым добавил TensorBoard в свой скрипт RVC на Kaggle | RVC заиграл по новому | 2024, Kan
Anonim

Trin:

  1. Afinstaller din gammel tensorflow .
  2. Installere tensorflow - gpu pip installation tensorflow - gpu .
  3. Installer Nvidia Grafikkort & drivere (du har sikkert allerede)
  4. Download og installer CUDA.
  5. Download og installer cuDNN.
  6. Bekræft med simpelt program.

Har TensorFlow desuden brug for GPU?

TensorFlow GPU support kræver et udvalg af drivere og biblioteker. Kun denne opsætning kræver NVIDIA® GPU chauffører. Disse installationsinstruktioner er til den seneste udgave af TensorFlow . Se de testede build-konfigurationer for CUDA- og cuDNN-versioner til brug med ældre TensorFlow udgivelser.

På samme måde, hvordan bruger jeg flere GPU'er i TensorFlow? Hvis en TensorFlow drift har både CPU og GPU implementeringer, TensorFlow vil automatisk sætte handlingen til at køre på -en GPU enhed først. Hvis du har mere end én GPU , det GPU med det laveste ID vil blive valgt som standard. Imidlertid, TensorFlow lægger ikke operationer ind flere GPU'er automatisk.

Med dette i øjesyn, hvad er GPU i TensorFlow?

EN GPU (Graphical Processing Unit) er en komponent i de fleste moderne computere, der er designet til at udføre de nødvendige beregninger til 3D-grafik.

Kan TensorFlow køre på AMD GPU?

Denne kode kan løbe indfødt på AMD samt Nvidia GPU . Ja det er muligt køre tensorflow på AMD GPU'er men det ville være et fandens problem. Som tensorflow bruger CUDA, som er proprietær det kan 't køre på AMD GPU'er så du skal bruge OPENCL til det og tensorflow er ikke skrevet i det.

Anbefalede: