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cuda9.0對應tensorflow版本

Jeff 發布于2023-04-26 02:08 / 622人閱讀

好的，下面是一篇關于CUDA 9.0對應TensorFlow版本的編程技術文章。首先，CUDA是一種由NVIDIA開發的并行計算平臺和編程模型，它可以利用GPU的強大計算能力來加速各種計算任務。而TensorFlow則是一種由Google開發的機器學習框架，它可以用于構建和訓練各種深度學習模型。在使用TensorFlow進行深度學習任務時，使用CUDA可以大大提高計算速度和效率。在使用CUDA 9.0和TensorFlow進行編程時，需要注意以下幾點： 1. 安裝CUDA 9.0和TensorFlow 首先需要安裝CUDA 9.0和TensorFlow。可以從NVIDIA官網下載CUDA 9.0的安裝包，并按照安裝指南進行安裝。而TensorFlow可以通過pip安裝，命令為：

pip install tensorflow-gpu==1.12.0

注意，需要安裝的是tensorflow-gpu版本，因為它支持GPU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GPU加速的深度學習庫。可以從NVIDIA官網下載cuDNN的安裝包，并按照安裝指南進行安裝。安裝完畢后，需要將cuDNN的路徑添加到環境變量中。 3. 編寫TensorFlow代碼在編寫TensorFlow代碼時，需要將代碼中的計算操作放在tf.device("/gpu:0")的上下文管理器中，以指定使用GPU進行計算。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))

這段代碼將兩個矩陣相乘，并使用GPU進行計算。 4. 運行TensorFlow代碼在運行TensorFlow代碼時，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GPU進行計算，如果有多個GPU，可以使用逗號分隔，例如：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your_tensorflow_script.py

這樣就可以使用第一個和第二個GPU進行計算了。總之，使用CUDA 9.0和TensorFlow進行編程可以大大提高計算速度和效率，但需要注意以上幾點。希望這篇文章對你有所幫助！

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