tensorflow 用gpu跑,tensorflow和tensorflow-gpu区别

tensorflow 用gpu跑,tensorflow和tensorflow-gpu区别

1检查GPU支持的最高CUDA版本号。 该图示支持最高CUDA11.6.2Tensorflow官方网站安装指南页面，选择适合GPU的配置。 如图所示选择并安装tensorflow2.9、python3.10、cudnn8.1、cuda11.2。3TensorFlow可以使用GPU来加速计算。具体步骤如下：安装CUDA和cuDNN首先需要安装CUDA和cuDNN。这两个软件包可以从NVIDIA官网下载。 安装过程请参考官方文档。

我选择安装tensorflow-gpu版本2.0Python3.7.6版本Cuda10，cuDNN7.51。下载并安装Anaconda2。创建虚拟环境（建议创建一个新的虚拟环境，以免安装的tensorflow-gpu后面跟着melater。，tensorflow-gpu我安装的是1.8版本，这个版本需要和CUDA9.0+一起使用cuDNN7.1，不能与NVIDA官网最新的CUDA9.2一起使用。1.首先确认您的显卡是否支持CUDA，转到

"/GPU:0"：机器上对TensorFlow可见的第一个GPU的缩写。 /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:1":机器上第二个GPU对TensorFlowimporttensorflowastf可见的完全限制

tf.test.is_gpu_available()这也是检查GPU是否可用的方法，但如下图

≥０≤ 当我们安装了tensorflow-gpu之后，我们可以选择在运行时使用gput来加速训练，这无疑会帮助我们加快训练速度。 注意：当我们的tensorflow-gpu安装后，默认会使用gputotrain）博主已经使用tensorflow程序通过tf.device函数指定运行每个操作的设备。这个设备可以是本地CPU或GPU。 它也可以是远程服务器。 张量流将为每个可用设备提供名称，tf.devic

1.检查GPU数量导入tensorflowastf#检查gpus和cpus数量gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus=tf.confiStep1:卸载tensorflowpipuninstalltensorflowpipuninstalltensorflow-gpu第2步：强制重新安装具有GPU支持的Tensorflowpipinstall--upgrade--force-reinstalltensorflo