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Video: Wie bringe ich TensorFlow dazu, meine GPU zu verwenden?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Schritte:
- Deinstallieren Ihre alt Tensorfluss .
- Installieren Tensorfluss - gpu pip installieren Tensorfluss - gpu .
- Nvidia installieren Grafikkarte & Treiber (haben Sie wahrscheinlich schon)
- CUDA herunterladen und installieren.
- Laden Sie cuDNN herunter und installieren Sie es.
- Überprüfen Sie durch einfaches Programm.
Benötigt TensorFlow außerdem eine GPU?
TensorFlow-GPU Unterstützung erfordert eine Auswahl an Treibern und Bibliotheken. Nur dieses Setup erfordert die NVIDIA® GPU Fahrer. Diese Installationsanweisungen gelten für die neueste Version von TensorFlow . Sehen Sie sich die getesteten Build-Konfigurationen für CUDA- und cuDNN-Versionen zur Verwendung mit älteren an TensorFlow gibt frei.
Wie verwende ich auch mehrere GPUs in TensorFlow? Wenn eine TensorFlow Betrieb hat sowohl CPU als auch GPU Implementierungen, TensorFlow wird den Vorgang automatisch ausführen An ein GPU Gerät zuerst. Wenn Sie mehr als einen haben GPU , das GPU mit der niedrigsten ID wird standardmäßig ausgewählt. Jedoch, TensorFlow platziert keine Operationen in mehrere GPUs automatisch.
Was ist GPU in TensorFlow?
EIN GPU (Graphical Processing Unit) ist eine Komponente der meisten modernen Computer, die für die Durchführung von Berechnungen für 3D-Grafiken entwickelt wurde.
Kann TensorFlow auf einer AMD-GPU ausgeführt werden?
Dieser Code kann laufen nativ auf AMD sowie Nvidia GPU . Ja, das ist möglich Tensorflow ausführen An AMD-GPUs aber es wäre ein Problem. Wie Tensorfluss verwendet CUDA, das proprietär ist kann 'T läuft auf AMD-GPUs Sie müssen dafür OPENCL verwenden und Tensorfluss steht darin nicht geschrieben.
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