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pip install tensorflow-gpu==1.12.0注意，需要安裝的是tensorflow-gpu版本，因?yàn)樗С諫PU加速。 2. 配置CUDA和cuDNN 安裝完CUDA 9.0后，還需要安裝cuDNN（CUDA Deep Neural Network library），它是一個(gè)GPU加速的深度學(xué)習(xí)庫(kù)?？梢詮腘VIDIA官網(wǎng)下載cuDNN的安裝包，并按照安裝指南進(jìn)行安裝。安裝完畢后，需要將cuDNN的路徑添加到環(huán)境變量中。 3. 編寫(xiě)TensorFlow代碼 在編寫(xiě)TensorFlow代碼時(shí)，需要將代碼中的計(jì)算操作放在tf.device("/gpu:0")的上下文管理器中，以指定使用GPU進(jìn)行計(jì)算。例如：
import tensorflow as tf
with tf.device("/gpu:0"):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name="a")
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name="b")
c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c))
這段代碼將兩個(gè)矩陣相乘，并使用GPU進(jìn)行計(jì)算。
4. 運(yùn)行TensorFlow代碼
在運(yùn)行TensorFlow代碼時(shí)，需要使用以下命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_tensorflow_script.py其中CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定使用第一個(gè)GPU進(jìn)行計(jì)算，如果有多個(gè)GPU，可以使用逗號(hào)分隔，例如：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_tensorflow_script.py這樣就可以使用第一個(gè)和第二個(gè)GPU進(jìn)行計(jì)算了。 總之，使用CUDA 9.0和TensorFlow進(jìn)行編程可以大大提高計(jì)算速度和效率，但需要注意以上幾點(diǎn)。希望這篇文章對(duì)你有所幫助！
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摘要：下載的全稱為，是專門針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)操作而設(shè)計(jì)基于的加速庫(kù)。為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)流程提供了高度優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方式，例如以及的前向以及后向過(guò)程。只是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件開(kāi)發(fā)包中的其中一種加速庫(kù)。想了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速庫(kù)中的其他包請(qǐng)戳鏈接。 1.首先去官網(wǎng)下載cuda9.0版本 然后安裝，配置環(huán)境變量。 CUDA_PATH是C:Program FilesNVIDIA GPU Comput...
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...
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