Sommario:

Come faccio a convincere TensorFlow a utilizzare la mia GPU?
Come faccio a convincere TensorFlow a utilizzare la mia GPU?

Video: Come faccio a convincere TensorFlow a utilizzare la mia GPU?

Video: Come faccio a convincere TensorFlow a utilizzare la mia GPU?
Video: Using callbacks in training, getting started in TF 2.0, & more! #AskTensorFlow 2024, Novembre
Anonim

Passaggi:

  1. Disinstalla tuo vecchio flusso tensoriale .
  2. Installare flusso tensoriale - gpu pip install flusso tensoriale - gpu .
  3. Installa Nvidia Scheda grafica & Driver (probabilmente li hai già)
  4. Scarica e installa CUDA.
  5. Scarica e installa cuDNN.
  6. Verifica con un semplice programma.

Inoltre, TensorFlow ha bisogno della GPU?

GPU TensorFlow sostegno richiede un assortimento di driver e librerie. Solo questa configurazione richiede NVIDIA® GPU autisti. Queste istruzioni di installazione sono per l'ultima versione di TensorFlow . Guarda le configurazioni di build testate per le versioni CUDA e cuDNN da utilizzare con le versioni precedenti TensorFlow rilasci.

Allo stesso modo, come posso utilizzare più GPU in TensorFlow? Se un TensorFlow l'operazione ha sia CPU che GPU implementazioni, TensorFlow metterà automaticamente in esecuzione l'operazione Su un GPU dispositivo per primo. Se ne hai più di uno GPU , il GPU con l'ID più basso sarà selezionato per impostazione predefinita. Però, TensorFlow non pone operazioni in più GPU automaticamente.

Tenendo presente questo, cos'è la GPU in TensorFlow?

UN GPU (Graphical Processing Unit) è un componente della maggior parte dei computer moderni progettato per eseguire i calcoli necessari per la grafica 3D.

TensorFlow può essere eseguito su GPU AMD?

Questo codice puo correre nativamente attivo AMD così come Nvidia GPU . Sì è possibile esegui tensorflow Su GPU AMD ma sarebbe un bel problema. Come flusso tensoriale utilizza CUDA che ne è proprietario Potere 'T gira su GPU AMD quindi devi usare OPENCL per quello e flusso tensoriale non è scritto in quello.

Consigliato: