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tensorflow安裝gpu

jeyhan / 1288人閱讀
當你準備開始使用TensorFlow進行深度學習時，你會發(fā)現(xiàn)使用GPU可以顯著提高訓練速度。在本文中，我將向您展示如何在Ubuntu上安裝TensorFlow GPU版本以及所需的CUDA和cuDNN庫。 首先，您需要確保您的計算機配備了NVIDIA GPU。您可以使用以下命令檢查您的GPU型號： 
bash
lspci | grep -i nvidia
接下來，您需要安裝CUDA和cuDNN庫。這些庫是與GPU一起使用的必需品。您可以從NVIDIA的官方網(wǎng)站下載最新版本的CUDA和cuDNN。 安裝CUDA： 
bash
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
安裝cuDNN： 
bash
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
現(xiàn)在，您可以安裝TensorFlow GPU版本。您可以使用pip命令輕松安裝TensorFlow GPU： 
bash
pip install tensorflow-gpu
安裝完成后，您可以在Python中導入TensorFlow并開始使用GPU進行訓練： 
python
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()
如果您的GPU已成功安裝并配置，您將看到以下輸出： 
"/device:GPU:0"
通過使用GPU，您可以加速您的深度學習模型的訓練時間。在安裝TensorFlow GPU之前，請確保您的計算機配備了NVIDIA GPU，并按照上述步驟安裝所需的CUDA和cuDNN庫。

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    cyqian 評論0 收藏0

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