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python
with tf.device("/device:GPU:1"):
# Your code here
此外，TensorFlow還提供了一些專(zhuān)門(mén)用于GPU的操作，例如“tf.nn.conv2d”和“tf.nn.max_pool”。這些操作可以利用GPU的并行性來(lái)加速計(jì)算。如果您的模型包含大量的卷積和池化操作，則使用這些操作可以顯著提高性能。
最后，讓我們談?wù)勔恍┏Ｒ?jiàn)的CUDA編程技巧。首先，盡可能地利用GPU的并行性。這意味著您應(yīng)該嘗試在GPU上同時(shí)執(zhí)行多個(gè)操作，而不是在CPU上執(zhí)行它們。其次，盡可能地減少GPU和CPU之間的數(shù)據(jù)傳輸。這可以通過(guò)在GPU上保留盡可能多的數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。最后，盡可能地利用GPU的共享內(nèi)存。共享內(nèi)存是一種高速緩存，可以在多個(gè)線(xiàn)程之間共享。通過(guò)使用共享內(nèi)存，可以減少訪(fǎng)問(wèn)全局內(nèi)存的次數(shù)，從而提高性能。
在本文中，我們介紹了如何確定正確的CUDA版本，并提供了一些在TensorFlow中使用CUDA的編程技巧。希望這些技巧對(duì)您有所幫助，讓您能夠更好地利用GPU的性能來(lái)加速您的TensorFlow模型。
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摘要：大家都知道深度學(xué)習(xí)涉及到大量的模型算法，看著那些亂糟糟的公式符號(hào)，心中一定是。以最常用的環(huán)境為例。這里強(qiáng)烈推薦版本，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)動(dòng)輒幾小時(shí)幾天幾周的運(yùn)行市場(chǎng)，加速會(huì)節(jié)省你很多時(shí)間甚至電費(fèi)。常見(jiàn)錯(cuò)誤找不到指定的模塊。 區(qū)別于其他入門(mén)教程的手把手式，本文更強(qiáng)調(diào)因而非果。我之所以加上通用字樣，是因?yàn)樵谀懔私饬诉@個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境之后，那些很low的錯(cuò)誤你就不會(huì)犯了。 大家都知道深度學(xué)習(xí)涉及到大量的...
摘要：圖和之間的關(guān)系圖例與各版本之間的環(huán)境依賴(lài)關(guān)系的原裝驅(qū)動(dòng)并不支持，因此需要禁用掉并且重裝卡官方驅(qū)動(dòng)。會(huì)有很多同學(xué)在不知道的情況下安裝了，最后導(dǎo)致和無(wú)法使用或者無(wú)法安裝等問(wèn)題。 ...
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