国产xxxx99真实实拍_久久不雅视频_高清韩国a级特黄毛片_嗯老师别我我受不了了小说

資訊專欄INFORMATION COLUMN

我的gpu_tensorflow和cuda配置過程

villainhr / 1782人閱讀

摘要：下載的全稱為，是專門針對深度神經網絡中的基礎操作而設計基于的加速庫。為深度神經網絡中的標準流程提供了高度優化的實現方式，例如以及的前向以及后向過程。只是深度神經網絡軟件開發包中的其中一種加速庫。想了解深度神經網絡加速庫中的其他包請戳鏈接。

1.首先去官網下載cuda9.0版本 然后安裝，配置環境變量。

CUDA_PATH是C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA9.0但是僅僅如此，是不夠的，還需要在環境變量里的path全局變量里加入，這個下面的bin和libx64目錄的路徑。
安裝過程就是一路默認下一步就好了。

2.下載cudnn
cuDNN的全稱為NVIDIA CUDA? Deep Neural Network library，是NVIDIA專門針對深度神經網絡（Deep Neural Networks）中的基礎操作而設計基于GPU的加速庫。cuDNN為深度神經網絡中的標準流程提供了高度優化的實現方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向過程。

cuDNN只是NVIDIA深度神經網絡軟件開發包中的其中一種加速庫。想了解NVIDIA深度神經網絡加速庫中的其他包請戳鏈接https://developer.nvidia.com/...。

下面我們說一下正確的安裝cuDNN方式，其實跟著官方安裝說明進行安裝就可以了。

從https://developer.nvidia.com/...（可能需要注冊或登錄）。

如果這個壓縮包不是.tgz格式的，把這個壓縮包重命名為.tgz格式。解壓當前的.tgz格式的軟件包到系統中的任意路徑，解壓后的文件夾名為cuda，文件夾中包含三個文件夾：一個為include，另一個為lib64，還有一個是bin，然后復制到CUDA_PATH下面。

將解壓后的文件中的lib/x64文件夾關聯到環境變量中。這一步很重要。


運行tensorflow檢驗

#coding=utf-8

import tensorflow as tf

import numpy as np

hello=tf.constant("hhh")

sess=tf.Session()

print (sess.run(hello))

3.安裝tensorflow
按照官網教程安裝，然后用按照anaconda啟動tensorflow，
python
import tensorflow as tf
如果不報錯就成功了。
查看tensorflow版本

4.如何查看自己用的是cpu還是gpu？
在Python環境中輸入：
在Python環境中輸入：

import numpy
import tensorflow as tf
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)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

之后就會出現詳細的信息：

Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci bus
id: 0000:05:00.0
b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
a: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0
[[ 22.  28.]
 [ 49.  64.]]

就能看到是GPU在工作還是CPU再工作了。

文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為，您可以聯系管理員刪除。

轉載請注明本文地址：http://specialneedsforspecialkids.com/yun/42380.html

相關文章

  • 使用AMD CPU，3000美元打造自己的深度學習服務器

    摘要：本文作者詳細描述了自己組裝深度學習服務器的過程，從主板電源機箱等的選取到部件的安裝，再到服務器的設置，可謂面面俱到。注本文旨在討論服務器設置及多用戶協作，部件組裝和軟件安裝過程是關于創建自己的的文章的簡化版本。本文作者詳細描述了自己組裝深度學習服務器的過程，從 CPU、GPU、主板、電源、機箱等的選取到部件的安裝，再到服務器的設置，可謂面面俱到。作者指出，組裝者首先要弄清自己的需求，然后根據...

    Vultr 評論0 收藏0

  • （通用）深度學習環境搭建：tensorflow安裝教程及常見錯誤解決

    摘要：大家都知道深度學習涉及到大量的模型算法，看著那些亂糟糟的公式符號，心中一定是。以最常用的環境為例。這里強烈推薦版本，因為深度學習動輒幾小時幾天幾周的運行市場，加速會節省你很多時間甚至電費。常見錯誤找不到指定的模塊。 區別于其他入門教程的手把手式，本文更強調因而非果。我之所以加上通用字樣，是因為在你了解了這個開發環境之后，那些很low的錯誤你就不會犯了。 大家都知道深度學習涉及到大量的...

    cyqian 評論0 收藏0

發表評論

0條評論

最新活動
閱讀需要支付1元查看
<