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tensorflow安裝gpu

jeyhan / 1378人閱讀
當(dāng)你準(zhǔn)備開(kāi)始使用TensorFlow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí),你會(huì)發(fā)現(xiàn)使用GPU可以顯著提高訓(xùn)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(kù)。 首先,您需要確保您的計(jì)算機(jī)配備了NVIDIA GPU。您可以使用以下命令檢查您的GPU型號(hào):
bash
lspci | grep -i nvidia
接下來(lái),您需要安裝CUDA和cuDNN庫(kù)。這些庫(kù)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(dǎo)入TensorFlow并開(kāi)始使用GPU進(jìn)行訓(xùn)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(guò)使用GPU,您可以加速您的深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)間。在安裝TensorFlow GPU之前,請(qǐng)確保您的計(jì)算機(jī)配備了NVIDIA GPU,并按照上述步驟安裝所需的CUDA和cuDNN庫(kù)。

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